Ending 40 years of silence: Rationale for a new staging system for soft tissue sarcoma of the head and neck
Notice bibliographique
Résumé
The tumor, node, metastases (TNM) anatomic staging system plays a pivotal role in cancer care, research, and cancer control activities. Since the first edition of the American Joint Committee on Cancer TNM staging classification published in 1977, soft tissue sarcomas have been staged in an anatomic site agnostic fashion whereby the primary tumor size (T) was categorized as T1 if <=5 cm and T2 if >5 cm; this remained unchanged through the 7th edition of the TNM. However, soft tissue sarcomas of the head and neck (STSHN) usually present smaller than sarcomas of other sites, but carry a disproportionate risk of local recurrence. Up to 70% of tumors are less than 5 cm at presentation, and therefore classified together as T1. Given the rarity of STSHN, there is a paucity of data to guide progress in their classification. Moreover, the majority of publications only report tumor size as less than or greater than 5 cm, presumably based on conventions of the TNM system that remained unchanged for 40 years, thereby affecting progress of STSHN classification. This formed the impetus for change in the 8th edition in 2 key ways: 1) several soft tissue sarcoma site based changes occurred including STSHN now having its own system, and 2) primary tumor size cut-offs of 2 cm and 4 cm used in STSHN now reflect sizes that head and neck specialists commonly encounter in their practice. This update was pragmatic in modifying the TNM from a system with a T category not serving STSHN and which was originally based on sarcoma data from non-head and neck anatomic sites. The background to this change is outlined which provides a framework in which data can be reported to generate evidence for future staging modifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».