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Prognostic implications of mandibular invasion in oral cancer

2000· article· en· W2040990726 sur OpenAlexaff
Cecil S. Ash, Richard W. Nason, Ahmed Abdoh, Mark A. Cohen

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba HealthResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioProportional hazards modelSurgical marginConfoundingCancerCarcinomaInternal medicineOncologySurgeryPathologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mandibular invasion alters the clinical staging and management of oral epidermoid carcinoma on the assumption that underresection of mandibular bone invaded by tumor can result in disease progression and poor outcome. METHODS: Cox's proportional hazard model was used to assess the effect of mandibular invasion on recurrence-free survival in 107 patients with squamous cell carcinoma of the oral cavity after controlling for the potential confounding effect of positive margins, tumor size, nodal status, and type of resection. RESULTS: Mandibular invasion was characterized as none (n = 59), focal (n = 25), or deep (n = 23). Relapse-free survival at 60 months by the Kaplan Meier product limit method for the none, focal, and deep invasion groups was 61%, 73%, and 46% respectively (p =.28). Variables influencing disease recurrence were positive margins, size >2 cm, N2 and N3 nodal disease, and marginal vs segmental mandibular resection. Mandibular invasion was not a significant risk factor for disease recurrence with an adjusted hazard ratio for deep invasion vs focal or no invasion of 1.0 (95% CI = 0.5, 2.2; p = 1.00). CONCLUSIONS: Detection of bone invasion, particularly in small tumors, may not be as critical to surgical planning as previously expected. The necessity for and extent of bone resection should be determined by the objective of achieving an adequate surgical margin and not the presence of bone invasion per se.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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