How pathological criteria can impact prognosis of tongue and floor of the mouth squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
other: Pathological parameters have been indicated as tumor prognostic factors in oral carcinoma. OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the impact of pathological parameters on prognosis of patients affected only by tongue and/or floor of the mouth squamous cell carcinoma (SCC). METHODOLOGY: In total, 380 patients treated in the Brazilian National Cancer Institute (INCA) from 1999 to 2006 were included. These patients underwent radical resection followed by neck dissection. The clinical and pathological characteristics were recorded. The Kaplan-Meier method and Cox proportional hazards model were used in survival analysis. Overall survival (OS), cancer-specific survival (CSS) and disease-free interval (DFI) were estimated. Cox residuals were evaluated using the R software version 3.5.2. Worst OS, CSS and DFI were observed in patients with tumors in advanced pathological stages (p<0.001), with the presence of perineural invasion (p<0.001) and vascular invasion (p=0.005). RESULTS: Advanced pathological stage and the presence of a poorly differentiated tumor were independent prognostic factors for OS and CSS. However, advanced pathological stage and perineural invasion were independent predictors of a shorter OS, DFI and CSS. CONCLUSION: Pathological stage and perineural invasion were the most significant pathological variables in survival analysis in tongue and/or floor of the mouth SCC.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».