A comparison of published head and neck stage groupings in carcinomas of the oral cavity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The combination of T, N, and M classifications into stage groupings is meant to facilitate a number of activities, including the estimation of prognosis and the comparison of therapeutic interventions among similar groups of cases. We tested the UICC/AJCC 5th edition stage grouping and seven other TNM-based groupings proposed for head and neck cancer for their ability to meet these expectations in a specific site: carcinomas of the oral cavity. METHODS: We defined four criteria to assess each grouping scheme: (1) the subgroups defined by T, N, and M that make up a given group within a grouping scheme have similar survival rates (hazard consistency); (2) the survival rates differ among the groups (hazard discrimination); (3) the prediction of cure is high (outcome prediction); and (4) the distribution of patients among the groups is balanced. We identified or derived a measure for each criterion, and the findings were summarized by use of a scoring system. The range of scores was from 0 (best) to 7 (worst). The data are population based from a prospectively gathered series in Southern Norway, with 556 patients diagnosed from 1983 through 1995. Clinical stage assignment was used, and the outcome of interest was cause-specific survival. RESULTS: Summary scores across the eight schemes ranged from 1.66 for TANIS-3 to 6.50 for UICC/AJCC-5. The TANIS-7 staging scheme performed best on the hazard consistency criterion. The Kiricuta scheme performed best on the hazard discrimination criterion. Synderman predicted outcome best overall and Berg produced the most balanced distribution of cases among its groups. CONCLUSIONS: UICC/AJCC stage groupings were defined without empirical investigation. When tested, this scheme did not perform as well as any of seven empirically derived schemes we evaluated. Our results suggest that the usefulness of the TNM system could be enhanced by optimizing the design of stage groupings through empirical investigation.
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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 découle