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Enregistrement W3136544909 · doi:10.14639/0392-100x-n1099

Head and neck cancer patients declining curative treatment: a case series and literature review

2021· review· en· W3136544909 sur OpenAlexaff
Axel Sahovaler, Tommaso Gualtieri, David A. Palma, Kevin Fung, S. Danielle MacNeil, John Yoo, Anthony C. Nichols

Notice bibliographique

RevueActa Otorhinolaryngologica Italica · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neck cancerReferralUnivariate analysisSurgeryHead and neckCancerDiseaseMultivariate analysisInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a scarcity of data assessing outcomes of head and neck cancer patients who refuse treatment for potentially curable disease. We report the data of patients who refused curative treatment at a tertiary referral centre and perform a review of the literature. Patients with a potentially curable mucosal head and neck cancers that were discussed at the multidisciplinary tumour board of a referral centre in a two-year period were included. Two cohorts were obtained: patients who accepted the proposed treatment and those who declined it. Statistical analysis was performed using a univariate analysis with parametric and non-parametric tests. Of a total of 803 patients, 14 (1.74%) refused treatment despite being potentially curable. Their median survival was 6.92 months (range 3-12). Patients who refused treatment were older (73.07 years [95% CI, 66.86-79.28] vs 65.56 years [95% CI, 64.70-66.43], p = 0.030) and more likely to have T4 disease (50% vs 26.04%, p = 0.044). Most patients with curable disease accept conventional treatment and those who refuse it experience dismal outcomes. This report provides objective evidence and can be employed to better counsel patients who refuse curative treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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