Finding/identifying primaries with neck disease (FIND) clinical trial protocol: a study integrating transoral robotic surgery, histopathological localisation and tailored deintensification of radiotherapy for unknown primary and small oropharyngeal head and neck squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Carcinomas of unknown primary site (CUP) of the head and neck have historically been worked up and managed heterogeneously. Failure to identify a primary site may result in large radiotherapy mucosal volumes. Transoral approaches such as Transoral Robotic Surgery (TORS) may improve the yield of identifying hidden primaries. We aim to assess the oncological and functional outcomes of a combined treatment approach with TORS and tailored radiotherapy. METHODS AND ANALYSIS: Twenty-five patients with metastatic squamous cell carcinoma to the neck without clinical or radiographic evidence of a primary site will be enrolled in a phase II trial. Patients will undergo a diagnostic or therapeutic approach with TORS based on specific algorithms incorporating tailored radiotherapy according to the location and laterality of the primary tumour. The primary outcome is to evaluate the out-of-field failure rate over a 2-year period. Secondary outcomes include identification rates, survival outcomes, patient reported outcomes and functional swallowing outcomes. ETHICS AND DISSEMINATION: The University Health Network Research Ethics Board approved this study (ID 15-9767). The results will be published in an open access journal. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03281499.
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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 | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».