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Enregistrement W3113467741 · doi:10.1002/hed.26582

Muscle invasion in oropharyngeal carcinoma undergoing transoral robotic surgery

2020· article· en· W3113467741 sur OpenAlexaff
Robert M. McKenzie, Harman S. Parhar, Tony Ng, Eitan Prisman

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphovascular invasionMedicinePerineural invasionPathologicalStage (stratigraphy)Surgical marginT-stageCarcinomaTransoral robotic surgeryRetrospective cohort studyBasal cellResection marginInternal medicineOncologyPathologySurgeryOverall survivalMetastasisCancerResectionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUNDS: Pathologic features of oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) treated with trans-oral robotic surgery predict prognosis and adjuvant therapy. We hypothesized that pathologic muscle invasion (pMI) is associated with poor pathological markers. METHODS: Retrospective review of surgically treated OPSCC to identify pMI and its association with poor pathologic markers. RESULTS: pMI was present in 12/37 patients, and compared to non-pMI, was associated with higher rates of lymphovascular invasion (75% vs. 36%, p = 0.03), perineural invasion (16.7% vs. 0%, p = 0.04), extranodal extension (66.7% vs. 20%, p < 0.01), and tumor stage (8.3% vs. 48% pT1, 75% vs. 52% pT2 and 16.7% vs. 0% pT3). pMI was associated with having a positive margin on main specimen (41.7% vs. 12%, p = 0.04) but not after considering additional margins. CONCLUSIONS: Muscle invasion was associated with higher pathologic tumor staging, poor pathologic factors, and higher rates of positive margin on main specimen.

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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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