Risk stratification models in human papillomavirus-associated oropharyngeal squamous cell carcinoma: The Nova Scotia distribution
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The incidence of oropharyngeal squamous cell carcinoma is increasing with a growing proportion of diagnoses associated with human papillomavirus (p16 + OSCC), which generally confers a favorable prognosis. For these reasons, novel risk stratification models specific to the p16 + OSCC population have recently been proposed to guide future research on treatment de-intensification for appropriate patients. This study aimed to quantify patient risk distribution using multiple published risk models and investigate the hypothesis that the local p16 + OSCC population includes a smaller proportion of low-risk patients due to a high prevalence of concurrent tobacco exposure. METHODS: A retrospective cohort study was performed including patients diagnosed with p16 + OSCC in Nova Scotia between 2011 and 2015. Patient identification was obtained through the CCNS registry and an institutional database. Exclusion criteria included HPV negative status, second primary cases, incomplete data availability, and local recurrence cases. RESULTS: Following exclusion, 117 patients met study criteria. The majority had small primary tumors (70.9% ≤ T2) and advanced nodal status on presentation (60.7% ≥ N2b). Most patients had a positive smoking history (62.4%), with 53.0% of patients having a pack-year history greater than 10 pack-years. In four of the five risk stratification models, the majority of the study population fell into the lowest risk category. The risk stratification distribution of our local population was similar to the populations used to validate the published models, with the largest single category difference being 13.3% (range - 12.3 to + 13.3%). CONCLUSIONS: This is the first study to compare multiple currently published risk stratification models to a local population and address the uncertainty of risk stratification in the Nova Scotian p16 + OSCC population. Despite a high prevalence of concurrent tobacco exposure, the study population was found to be overall low risk, with similar risk compared to model validation populations.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».