Contralateral nodal failures in oropharyngeal cancers after TORS and unilateral neck management: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Report the incidence of contralateral nodal failure rates in well-lateralized oropharyngeal carcinoma treated with upfront surgery and unilateral neck management. METHODS: Lateralized oropharyngeal carcinomas treated with upfront surgery using transoral robotic surgery (TORS) and unilateral neck management (unilateral neck dissection ± unilateral radiation treatment) were identified. Primary endpoint was contralateral regional control (CRC). Secondary endpoints were local control (LC), and overall survival (OS). RESULTS: Thirty-two patients were included. Pathologic T categories included 66% pT1, 31% pT2 and 3% pT3. Nodal diseases comprised 41% N0 and 47% N1 (AJCC 8th). Twenty-three (72%) patients had HPV related tumors. 3-years CRC, LC and OS were 100%, 96% (89-100) and 96% (CI 89-100). One patient developed a second primary with contralateral nodal disease. Only one patient died from another primary cancer. CONCLUSION: In selected patients with lateralized oropharyngeal cancer, treatment with TORS and ipsilateral management of the neck may be oncologically safe without significant risk of contralateral failure. LEVEL OF EVIDENCE: Level 2.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».