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Enregistrement W2117009693 · doi:10.1002/hed.23172

Neck metastases in oropharyngeal cancer: Necessity and extent of bilateral treatment

2012· article· en· W2117009693 sur OpenAlexaff
Peter T. Dziegielewski, Daniel A. O’Connell, Jacek Szudek, Brittany Barber, Arjun S. Joshi, Jeffrey Harris, Hadi Seikaly

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neck cancerHead and neck squamous-cell carcinomaNeck dissectionHead and neckLogistic regressionBasal cellCancerSurgeryRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bilateral neck treatment in oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) is controversial. This study determined the rate of bilateral neck metastases in OPSCC and formulated a neck treatment algorithrm for OPSCC. METHODS: In all, 212 consecutive patients with OPSCC underwent ipsilateral level I-V and contralateral I-III or I-V neck dissections. Pathology results were used to identify factors predicting bilateral neck metastases. RESULTS: A total of 171 patients (81%) had ipsilateral and 41 patients (24%) bilateral neck metastases. Multivariate logistic regression found cT4 and ≥cN2a significantly associated with contralateral neck metastases (p < .05). However, tumor site was not predictive (p > .05). High-risk pathology features predicted contralateral neck disease (p < .05). cN0 and cN1 necks were unlikely to harbor disease in level V (<5%). Both 2- and 5-year contralateral neck recurrence rates were 1% and 2%. CONCLUSIONS: Bilateral neck disease in OPSCC is more common than once thought. Patients with OPSCC with cT4 or cN2a+ would benefit from bilateral neck treatment. Posttreatment high-risk features should guide treatment escalation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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