An Oral Cavity Carcinoma Nomogram to Predict Benefit of Adjuvant Radiotherapy<alt-title>Oral Cavity Adjuvant Radiotherapy Prediction Model</alt-title>
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: After surgical resection for oral cavity squamous cell carcinoma, adjuvant radiotherapy may be recommended for patients at higher risk for locoregional recurrence, but it can be difficult to predict whether a particular patient will benefit. OBJECTIVE: To construct a model to predict which patients with oral cavity squamous cell carcinoma would benefit from adjuvant radiotherapy. DESIGN AND SETTING: We constructed several types of survival models using a set of 979 patients with oral cavity squamous cell carcinoma. Covariates were age, sex, tobacco use, stage, grade, margins, and subsite. The best performing model was externally validated on a set of 431 patients. PARTICIPANTS: The model was based on a set of 979 patients with oral cavity squamous cell carcinoma, including 563 from Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, New York, and 416 from the Hospital AC Camargo, São Paulo, Brazil. The validation set consisted of 431 patients from Princess Margaret Hospital, Toronto, Ontario, Canada. MAIN OUTCOME AND MEASURE: The primary outcome measure of interest was locoregional recurrence-free survival. RESULTS: The lognormal model showed the best performance per the Akaike information criterion. An online nomogram was built from this model that estimates locoregional failure-free survival with and without postoperative radiotherapy. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: A web-based nomogram can be used as a decision aid for adjuvant treatment decisions for patients with oral cavity squamous cell carcinoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».