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Enregistrement W2146316017 · doi:10.1186/1916-0216-42-28

The impact of clinical versus pathological staging in oral cavity carcinoma–a multi-institutional analysis of survival

2013· article· en· W2146316017 sur OpenAlexaffabout
Vincent L. Biron, Daniel A. O’Connell, Hadi Seikaly

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologicalMedicineStage (stratigraphy)Univariate analysisMultivariate analysisProportional hazards modelCarcinomaPathological stagingSurvival analysisInternal medicineT-stageRadiologySurvival rateUnivariateGastroenterologyOncologyOverall survivalMultivariate statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate any disparity in clinical versus pathological TNM staging in oral cavity squamous cell carcinoma (OCSCC) patients and any impact of this on survival. DESIGN: Demographic, survival, staging, and pathologic data on all patients undergoing surgical treatment for OCSCC in Alberta between 1998 and 2006 was collected. Clinical and pathological TNM staging data were compared. Patients were stratified as pathologically downstaged, upstaged or unchanged. SETTING: Tertiary care centers in Alberta, Canada. MAIN OUTCOME MEASURES: Survival differences between groups were analyzed using Kaplan-Meier and Cox regression models. RESULTS: Patients with clinically early stage tumors were pathologically upstaged in 21.9% of cases and unchanged in 78.1% of cases. Patients with clinically advanced stage tumors were pathologically downstaged in 7.9% of cases and unchanged in 92.1% of cases. Univariate and multivariate estimates of disease-specific survival showed no statistically significant differences in survival when patients were either upstaged or downstaged. CONCLUSIONS: Some disparity exists in clinical versus pathological staging in OCSCC, however, this does not have any significant impact on disease specific survival.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations33
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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