MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2144031459 · doi:10.1586/erp.11.37

Measuring voice outcomes following treatment for laryngeal cancer

2011· review· en· W2144031459 sur OpenAlexaff
Philip C. Doyle, Kevin Fung

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensVictoria HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)MalignancyCancerLaryngeal NeoplasmModalitiesStage (stratigraphy)LarynxRadiation therapyDiseaseRehabilitationHead and neck cancerVoice therapyIntensive care medicineSurgeryPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laryngeal cancer is the most commonly diagnosed head and neck malignancy. Treatment of laryngeal tumors is dependent upon disease stage at diagnosis, and may involve surgery, radiation, chemotherapy or a combination of modalities. Regardless of tumor stage or treatment provided, quality of life (QOL) can be drastically affected. Voice-related outcomes are almost universally affected and can have a negative impact on overall QOL. Thus, treatment outcomes must extend beyond issues of oncological cure alone. Measures of voice and voice-related QOL following treatment for laryngeal cancer are important markers of treatment success. This article will broadly outline laryngeal cancer and its treatment, vocal rehabilitation, and provide insight into the various methods of assessing post-treatment voice and the influence of voice change on quality of life in these patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,591
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExpert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes ResearchMême sujetVoice and Speech DisordersTravaux en français237 207