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Enregistrement W2949648744 · doi:10.1002/hed.25838

Primary organ preservation vs total laryngectomy for T4a larynx cancer

2019· article· en· W2949648744 sur OpenAlexaff
Justin Oh, Eitan Prisman, Robert Olson, Eric Berthelet, Jonn Wu, Eric Tran, Brendan Bakos, Rojin Kaviani, Sarah Hamilton

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPositive Living NorthUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaryngectomyMedicineLarynxChemoradiotherapyRadiation therapyCancerConfidence intervalSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a lack of consensus regarding the management of T4a larynx cancer. We evaluated the outcomes of organ preservation and laryngectomy for T4a laryngeal cancer. METHODS: Retrospective analysis of patients with T4a larynx cancer at BC Cancer from 1984 to 2014 was performed. Outcomes in patients treated with surgery alone (Sx) (n = 47), surgery with adjuvant radiotherapy (Sx/RT) (n = 94), radiation alone (RT) (n = 152), and radiation with concurrent chemoradiotherapy (chemoRT) (n = 36) were compared. RESULTS: The 5-year overall survival (OS) was 40% for chemoRT, 34% for RT, 23% for Sx, and 45% for Sx/RT. On multivariate analysis (MVA), Sx/RT (hazard ratio [HR], 0.66; 95% confidence interval [CI], 0.48-0.91) and chemoRT (HR, 0.44; 95% CI, 0.26-0.72) were associated with better OS than RT alone (P = .001). Sx had similar OS compared to RT (HR, 1.17; 95% CI, 0.82-1.68). CONCLUSIONS: ChemoRT and Sx/RT were associated with better OS compared to single modality treatment. ChemoRT may be considered as an option for T4a larynx cancer.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,555

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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