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Enregistrement W3160058403 · doi:10.14639/0392-100x-suppl.1-41-2021-01

When is a multidisciplinary surgical approach required in sinonasal tumours with cranial involvement?

2021· article· en· W3160058403 sur OpenAlexaff
Marco Ferrari, Diego Cazzador, Stefano Taboni, Maria Vittoria Trimarchi, Enzo Emanuelli, Piero Nicolai

Notice bibliographique

RevueActa Otorhinolaryngologica Italica · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultidisciplinary approachMultidisciplinary teamOtorhinolaryngologyOtologyPerioperativeSurgeryGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term “sinonasal tumours” includes a large spectrum of diseases, which are characterized by heterogeneous biological behavior and prognosis, and located in a critical anatomic area. Diagnosis and treatment of sinonasal tumours require the contribution of different disciplines. A narrative review was performed to highlight the role of surgeons in contributing to a multidisciplinary approach to sinonasal tumours. Diagnosis and staging of sinonasal tumours is challenging and requires collaboration between surgeons, radiologists, and pathologists. The identification and management of critical extensions (orbital or intracranial encroachment, vascular abutment or encasement) is fundamental for successful treatment. Most cases of advanced sinonasal tumours can undergo surgical intervention by an adequately trained otorhinolaryngological team. The contribution of neurosurgeons and oculoplastic surgeons is required in selected scenarios. In rare circumstances, multidisciplinary reconstructive strategies can be indicated for complex tissue defects. Furthermore, a multidisciplinary approach is pivotal in the management of perioperative complications. While surgery remains the mainstay of treatment, the role of non-surgical adjuvant or even exclusive treatments is constantly expanding.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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