Soft‐Tissue Sarcomas of the Head and Neck: A Retrospective Analysis of the Alberta Experience 1974 to 1999
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Soft-tissue sarcomas (STS) of the head and neck constitute a heterogeneous group of rare malignant tumors occurring in an uncommon site. The most common subtypes of STS in the head and neck are malignant fibrous histiocytoma, dermatofibrosarcoma protuberans, and fibrosarcoma. Evidence based subtype-specific treatment decisions are often not possible. METHODS: The medical records of 110 patients diagnosed with head and neck sarcomas were reviewed. All were treated at one of the two major Cancer Centers in Alberta, Canada, between 1974 and 1999. Potential prognostic factors including age, sex, tumor size, histology, grade, tumor location (superficial or deep), and use of adjuvant treatment were evaluated. Cox proportional hazards models were developed to study the impact of these covariates on survival. RESULTS: The median duration of follow-up was 61.5 months. Five year overall, disease specific, and relapse free survival were 65.8%, 83.4%, and 74.2%, respectively. With use of a Cox proportional-hazards model, tumor stage and grade were important prognostic factors affecting survival. CONCLUSIONS: Tumor size and grade were important prognostic factors affecting survival. Tumor location in relation to the superficial fascia (depth) was the best predictor of outcome. The overall and disease-free survival in this patient group was excellent. However, this likely caused by the high proportion of patients with low-grade tumors in our study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».