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Enregistrement W2416714108

Complete frozen section margins (with measurable 1 or 5 mm thick free margin) for cancer of the tongue: part 2: clinical experience.

2010· article· en· W2416714108 sur OpenAlexaff
Pierre Gauthier, Nathalie Audet, Louis Guertin, Isabelle Arteau‐Gauthier, Lise Comeau, Line Pilon, André Allaire, Marcel Camiré, Danielle Beaudoin, Robert Dubé, Christian Lussier, Félix Nguyen, Linda Rochette

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensCegep regional de Lanaudiere
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrozen section procedureMedicineTongueSurgeryMargin (machine learning)Basal cellCancerNeck dissectionDissection (medical)PathologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To obtain completely negative margins of 1 to 5 mm at the time of surgery for oral tongue squamous cell carcinoma by using a Mohs-like technique. STUDY DESIGN: Case series of 12 patients (4 T1, 5 T2, 2 T3, 1 T4) and a review of the literature. RESULTS: For the first six cases, complete, colored for precise orientation, frozen margins of high quality were obtained in a relatively short time (20-75 minutes). Four levels were evaluated within 1 to 2 mm of the line of resection. Obtaining complete free margins for a thickness of 5 mm was done for the last six cases. The time was longer (70-120 minutes) but did not exceed the time necessary to perform the neck dissection, except for one patient. The technique using the scalpel and scissors implied slightly more bleeding, which was never a problem. We have observed no recurrence for these 12 patients (follow-up 12-34 months). CONCLUSION: The review of the literature demonstrates that invaded and close margins confer a higher recurrence rate. We have obtained 1 to 2 mm (first six patients) and 5 mm (last six patients) thick, complete, oriented, and free frozen margins with success and no recurrence, but the follow-up was short. We prefer to obtain a 5 mm thick margin when possible. The delay to obtain the pathologic result is reasonable. This approach should reduce dramatically the problem of positive and close margins at the final pathology and, consequently, the rate of local control.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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