Assessment Criteria and Clinical Implications of Extranodal Extension in Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Tumor breaching the capsule of a lymph node is termed extranodal extension (ENE). It reflects aggressiveness of a tumor, creates anatomic challenges for disease clearance, and increases the risk of distant metastasis. Extranodal extension can be assessed on a pathology specimen, by radiology studies, and by clinical examination. Presence of ENE in a pathology specimen has long been considered a high-risk feature of disease progression and would ordinarily benefit from the addition of chemotherapy to adjuvant radiotherapy. Although the eighth edition of the Union for International Cancer Control/American Joint Committee on Cancer stage classification dichotomizes pathologic ENE according to its presence or absence, emerging evidence suggests that the extent of a pathologic ENE may provide additional value for risk stratification to guide adjuvant therapy. Recent data suggest that the prognostic importance of pathologic ENE is also applicable for HPV-associated head and neck squamous cell carcinoma. In addition, compelling data demonstrate that indisputable radiologic ENE is a powerful risk stratification tool to identify patients at high risk for treatment failure, especially distant metastasis, applicable for both HPV-positive and HPV-negative head and neck squamous cell carcinoma. However, the definition and taxonomy of radiologic ENE requires standardization. The goal of this review is to clarify the contemporary understanding of the prognostic implications of ENE in head and neck squamous cell carcinoma, present the nuances of what is presently known and unknown, and elucidate how to classify ENE pathologically and radiologically with an understanding of the strengths and weaknesses of each approach. Finally, with the development of several risk stratification methods, the relative role of ENE and other prognostic schema will be explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».