Open Versus Endoscopic Approach for Sinonasal Melanoma: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Open resection (OR) of sinonasal mucosal melanoma (SNM) traditionally has been the gold standard for treatment. However, endoscopic resection (ER) has recently become a surgical alternative. The aim of this study was to compare survival outcomes between OR and ER of SNM. METHODS: A literature search encompassing PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, ClinicalTrials.gov, and Google Scholar was performed. Two reviewers independently screened for original studies comparing survival outcomes between OR and ER for SNM. Data were systematically collected on study design, patient demographics, outcomes, and level of evidence. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Meta-analysis of overall survival and disease-free survival was performed using random-effects models. RESULTS: The initial search yielded 2078 abstracts, of which 9 cohort studies were included for a total of 510 patients from 6 different countries. The average quality of all included studies using the NOS was 7.7 stars. Six out of 7 studies reported no differences in the stages of SNM between patients receiving ER versus OR. Overall survival was longer in the ER group versus OR group (hazard ratio [HR]: 0.68, 95% confidence interval [CI]: 0.49-0.95). There was no significant difference in disease-free survival between groups (HR: 0.59, 95% CI: 0.28-1.25). CONCLUSION: Based on the available literature, an endoscopic approach for SNM resection has survival outcomes that are similar or greater compared to an open approach.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».