Extent of central neck dissection among thyroid cancer surgeons: Cross‐sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unclear if surgeons are performing comprehensive central neck dissections for well-differentiated thyroid cancer. The purpose of this study was to determine mean lymph node retrieval in central neck dissection as well as variability across surgeons and institutions. METHODS: A prospectively collected database identified 18 surgeons performing 425 central neck dissections, 313 unilateral and 112 bilateral. Demographics, perioperative, and pathologic factors were analyzed. RESULTS: Mean lymph node yield was 7.4 and 11.9 for unilateral and bilateral central neck dissection, respectively. Although 224 central neck dissections were prophylactic, both total and pathologic lymph node yields were significantly higher in therapeutic central neck dissection. There was a significant variation in lymph node yield across individual surgeons, institutions, and regions. High-volume central neck dissection surgeons have significantly lower lymph node yield compared to low-volume surgeons. CONCLUSION: Central neck dissection seems to be performed adequately; however, there is a significant variation in lymph node yield. Future initiatives should try to standardize the central neck dissections performed, with emphasis on obtaining a sufficient yield. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Head Neck 38: E328-E332, 2016.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».