Primary surgery versus (chemo)radiotherapy in oropharyngeal cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Radiotherapy is the traditional treatment for oropharyngeal cancer (OPC) because of its ability to preserve anatomic form and function compared with other conventional curative options. Recently, transoral robotic surgery (TORS) and transoral laser microsurgery (TLM) have emerged prominently for T1-T2 OPC. This review summarizes the recent literature pertaining to OPC outcomes following primary TORS/TLM versus primary radiotherapy with or without chemotherapy and addresses controversies surrounding indications for adjuvant treatment following TORS/TLM. RECENT FINDINGS: Articles regarding OPC outcomes after primary TORS/TLM or radiotherapy/chemoradiotherapy published over the past 12 months were identified. TORS/TLM studies reported encouraging oncologic and functional outcomes. Primary radiotherapy alone showed exemplary results for a similar group of patients. However, comparisons of outcomes between these two primary modalities rely on historical data vulnerable to selection bias, even in a matched cohort study. The majority of cases treated with TORS/TLM also received adjuvant treatment. Soft tissue necrosis complicating this approach has also been reported. Controversies exist regarding the definition of resection margin status, prognostic value of extracapsular spread in human papillomavirus-related OPC and indications for adjuvant treatment following TORS/TLM. SUMMARY: TORS/TLM is an attractive approach for selected T1-T2 OPC, but its role should be refined based on a high level of evidence.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».