Imaging Soft-tissue Sarcomas of the Head and Neck: A Tertiary Soft-tissue Sarcoma Unit Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: To describe imaging features of head and neck soft-tissue sarcomas. PATIENTS AND METHODS: Patients with a diagnosis of head and neck sarcoma between 2011 and 2015 were reviewed. RESULTS: There were a total of 62 patients (24 female; median age=60 years). Most common sarcomas were angiosarcoma, undifferentiated pleomorphic sarcoma and sarcoma not otherwise specified. They were most commonly located in cranial and neck superficial soft tissues. Average tumour size at presentation was 45 mm. One patient had metastasis at presentation (rhabdomyosarcoma); two had nodal disease (rhabdomyosarcoma and angiosarcoma) and two tumours contained calcification (chondrosarcoma and synovial sarcoma). Four arose after prior radiotherapy. CONCLUSION: Unlike the more common diagnosis of squamous cell carcinoma, the majority of head and neck sarcomas present as large, solitary, superficial masses without lymph node enlargement. Identification of these features on imaging should raise suspicion of a sarcoma diagnosis, particularly in the setting of previous irradiation or genetic susceptibility.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».