Outcomes of surgical treatment alone in patients with superficial soft tissue sarcoma regardless of size or grade
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Currently, standard treatment of soft tissue sarcoma (STS) is wide local excision and adjuvant radiation, but radiation may be unnecessary in superficial STS. The primary objective is to assess local recurrence rates in patients treated with surgical management alone for superficial STS. METHODS: A retrospective cancer registry review of patients treated with surgery alone for superficial STS at the Tom Baker Cancer Center (TBCC) was performed. Patient and tumor characteristics as well as recurrence data were collected. RESULTS: Sixty-one patients met study criteria. Local and overall recurrence rates were 7/61 (11.5%) and 12/61 (19.7%), respectively. The proportion with a T2 tumor was 38.8% versus 33.3% (P = 0.69), with Grade 2 or 3 tumors was 59.2% versus 83.3% (P = 0.14), and with resection margins <1 cm was 28.6% versus 75.0% (P = 0.008) for patients without and with recurrence, respectively. Median time to recurrence was 1.7 (0.4-5.2) years. CONCLUSIONS: Surgical resection alone appears to be a viable option for superficial STS that can save patients from potential side effects of radiation. The association between recurrence and inadequate margins (<1 cm) requires additional treatment be offered to this subset of patients.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».