Analysis of 2167 head and neck cancer patients' management, treatment compliance and outcomes from a regional cancer centre, Delhi, India
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck cancer care was analysed in 2167 unselected patients for management compliance and outcome. Median age was 55 years, with a male to female ratio of 5.5ratio1. Major sites were oropharynx (32.4 per cent), larynx (19.8 per cent), oral (16.6 per cent) and hypopharynx (12.9 per cent). Stage-wise distribution was I-II=8.9 per cent, III=20.6 per cent and IV=60.3 per cent and unstaged=10.2 per cent. Squamous cell carcinoma was the dominant histology for 90.9 per cent. Clinic-based cancer-directed treatment decisions were made for 1905 patients: curative intent in 53 per cent, palliative in 35 per cent and for the remaining 262 (12 per cent) supportive care. Overall, 1209 (56 per cent) patients complied with the prescribed treatments; 62 per cent, 54 per cent, and 35 per cent of curative, palliative and supportive care intent groups, respectively. Modalities were radiotherapy alone (64.6 per cent), combined surgery with irradiation (17.6 per cent), and chemoradiotherapy (11.2 per cent). Median follow-up periods were 17.5 and three months in curative and palliative groups respectively. Overall, 712 (33 per cent) cases received curative therapy, with three-year disease-specific survival of 49 per cent. Patient compliance was a major obstacle. The comparison of this series with the USA, Canada and Norway showed wide disparities in stage of presentation and survival.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».