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Enregistrement W2896464426 · doi:10.1002/lary.27316

Impact of neoadjuvant radiation on margins for non–squamous cell carcinoma sinonasal malignancies

2018· article· en· W2896464426 sur OpenAlexaff
Terence Fu, Christopher J. Chin, Wei Xu, Jiahua Che, Shao Hui Huang, Eric Monteiro, Yazeed Alghonaim, Jolie Ringash, Ian Witterick

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPublic Health OntarioUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreSaint John Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeoadjuvant therapyOncologyOdds ratioInternal medicineConfidence intervalRadiation therapyAdjuvantSurgeryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Treatment of non-squamous cell carcinoma sinonasal malignancies (NSCCSMs) typically involves surgery and radiotherapy (RT), but optimal sequencing remains controversial. STUDY DESIGN: Retrospective chart review. METHODS: Patients with NSCCSM treated with combined surgery and RT between 2000 and 2011 were identified. Margin control, overall survival, disease-free survival, local recurrence-free survival, and regional recurrence-free survival were compared between neoadjuvant and adjuvant RT groups. RESULTS: Eight-four patients were included (23 neoadjuvant and 61 adjuvant RT). A higher proportion of patients receiving neoadjuvant RT achieved negative/close resection margins compared to those receiving adjuvant RT (83% vs. 41%, P = .003). Multivariable analysis also showed that neoadjuvant RT was associated with an 81% decreased odds of positive margins odds ratio: 0.19, 95% confidence interval: 0.05-0.77, P = .02). CONCLUSIONS: Neoadjuvant RT may be associated with improved margin status among patients with NSCCSM treated with surgery and RT. Future prospective studies with larger, more homogeneous populations are needed to clarify optimal treatment strategies. LEVEL OF EVIDENCE: 4 Laryngoscope, 128:2796-2803, 2018.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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