Are buccal cancers in India and Canada any different?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: To compare the treatment outcomes of squamous cell carcinoma (SCC) of buccal mucosa in India and Canada. METHODS: We compared the outcome of 169 patients with SCC of buccal mucosa treated at Tata Memorial Hospital (TMH), India with 64 matched patients from Cancer Care Manitoba (CCMB), Canada. Overall and cause specific survivals for the two geographical groups were calculated by Kaplan-Meir method and compared using log rank test. Cox regression analysis was used to see impact of independent variables. RESULTS: At 5 years, CCMB patients had lower over all survival (57.4% vs. 67.1%; P = 0.002) than TMH ones but similar cause specific survival (76.4% vs. 74.2%; P = 0.690). Age had an independent influence on both over all and cause specific survival. After adjusting for the age confounding in the Cox proportional hazard model there was no difference in the overall survival of the two groups (HR = 0.84; 95% CI = 0.51, 1.40; P = 0.509). Radiated patients had three times higher risk of dying of disease than surgically treated ones (HR = 3.03; 95% CI = 1.64, 5.60; P < 0.001). CONCLUSIONS: There was no difference in the cause specific survival between the two groups. Apparent difference in the overall survival was due to the difference in the age of presentation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».