The role of transoral robotic surgery, transoral laser microsurgery, and lingual tonsillectomy in the identification of head and neck squamous cell carcinoma of unknown primary origin: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Squamous cell carcinoma of the head and neck can present as a cervical metastasis from an unknown primary site. Recently, transoral robotic surgery (TORS) and transoral laser microsurgery (TLM) have been incorporated in the workup of unknown primary tumors. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane, and CINAHL from inception to June 2015 for all English-language studies that utilized TORS, TLM, or lingual tonsillectomy in the approach to an unknown primary. RESULTS: Of 217 identified studies, eight were reviewed. TORS/TLM identified the primary tumor in 111/139 (80 %) patients overall, and 36/54 (67 %) patients with no remarkable findings following physical exam, radiologic imaging, and panendoscopy with directed biopsies. Lingual tonsillectomy identified the primary tumor in 18/25 (72 %) patients with no findings. Hemorrhage (5 %) was the most common perioperative complication. CONCLUSION: Lingual tonsillectomy using new approaches such as TORS/TLM may improve the identification of occult primary tumors.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».