Treatment Outcome of Nasal and Paranasal Sinus Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Most authors recommend aggressive management for sinonasal carcinoma treatment. In an attempt to determine the optimal treatment, we assessed the treatment results of our patients with nasal cavity and paranasal sinus carcinoma. MATERIALS AND METHODS: From January 1980 to December 2001, 40 patients with malignant tumours of the nasal cavity and the paranasal sinuses were treated. The median follow-up was 6 years. Thirty-two patients had tumours originating from the maxillary sinus. Thirteen patients had T1-T2 (32.5%) tumours and 27 patients had T3-T4 (67.5%) tumours. The treatment method was surgery plus radiotherapy in 24 patients (60%) and radiotherapy alone in 16 patients (40%). RESULTS: The 5-year overall survival rate was 61%, whereas it was 65% for T1-T2 disease and 56% for T3-T4 disease. The 5-year local control rate was 58%, whereas it was 75% and 50% (p = .219) for T1-T2 and T3-T4 disease, respectively. In multivariate analysis; localization (p = .016), adjuvant radiotherapy (p = .040), local control (p = .05), and gender (p = .013 for female) were statistically significant factors. CONCLUSION: The prognosis for patients with tumours of the sinonasal area is dependent on localization, tumour stage, and treatment modality. Because the most common site of treatment failure is the primary site, efforts to maximize local control should be undertaken.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».