Prognostic indicators in carcinoma of the nasal vestibule
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Squamous cell carcinoma of the nasal vestibule is rare variant of skin cancer. The TNM classification for skin cancer has been used, whereas, Wang has devised an independent staging system, which he stated was more accurate. The purpose of this study was to analyse the prognostic indicators for survival in a patients with nasal vestibule cancer from the Princess Margaret Hospital, Toronto. DESIGN: A retrospective review of case notes from the Princess Margaret Hospital archives was performed. SETTING: The Princess Margaret Hospital/Ontario Cancer Institute is the tertiary regional Head and Neck Oncology Centre for ON, Canada. PARTICIPANTS: All patients with nasal vestibule cancer (ICD10 C300) were included. MAIN OUTCOME MEASURES: Univariate and multivariate analyses were performed and Kaplan-Meier survival curves constructed. RESULTS: Eighty-four patients were identified. The mean age was 67, there was a male preponderance of 2 : 1. Primary radical radiation was used in 77% of patients. Age (P = 0.02), N stage (P = 0.0001) and Wang classification (P = 0.0001) were associated with prediction of overall survival using multivariate analysis. Grade, depth of invasion and N stage were associated with disease-free survival outcome. A 5-year overall survival rate of 58% and disease-free survival of 52% was seen. CONCLUSION: Nasal vestibule cancer behaves in a more aggressive manner than any other skin cancers affecting the head and neck. The Wangs' classification appears to be a better prognostic indicator for overall survival then the TNM classification for skin cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 ».