Nodal disease burden of oral cancer in British Columbia and a novel approach for risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
For patients of oral squamous cell carcinoma (OSCC), tumour spread to regional lymph nodes reduces survival by half. On the account of this widely demonstrated fact, prophylactic neck treatment has been advocated for clinically node negative (cN0) necks of which the risk of nodal disease is considerably high. However, there is a lack of sensitive and specific marker to determine such risk and benefits of prophylactic treatment await confirmation. The first part of this thesis presents a population-based retrospective review on OSCC in British Columbia. The incidence of regional failure (RF) in early-stage, cN0 patients was 28%, with median time of only 10 months after local excision. This group of patients needed to be identified and treated at earliest time possible. Tumour depth of invasion (DOI) was significantly associated with RF (P=0.01). However, it has low accuracy in predicting nodal disease with AUC of 63%. Moreover, assessment of performance for 4mm cut-off of DOI showed 55% sensitivity and 68% specificity. Furthermore, we demonstrated that using DOI as an indicator of neck treatment resulted in 25% under-treated occult metastasis and 55% over-treated necks. Thus, we concluded that, at least for BC population, conventional histological attributes of tumour cannot predict RF and we need a new marker for risk assessment. The second part presents a pilot study exploring a novel approach of risk assessment by utilizing Quantitative Tissue Pathology (QTP) on tumour nests. We were able to quantitate and evaluate 120 features describing nuclear phenotypes of tumour cell nuclei and tissue architectures of tumour nests. Compared to node-negative (N0) group, cell nuclei of the node positive (N+) group had higher fractions of heterochromatin regions. Also, the combination of two features, which describe chromatin condensation, from the outermost two layers of tumour nests had performance of AUC 94%, sensitivity of 100% and specificity of 75% in discriminating N0 and N+ group. QTP may be a potential proxy for predicting the metastatic risk of OSCC. Further investigation on potential biomarkers in risk assessment for nodal disease of early-stage OSCC patients is warranted to provide precision management to improve mortality and reduce morbidity.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».