Injection laryngoplasty during transoral laser microsurgery for early glottic cancer: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transoral laser microsurgery is widely used for treating T1/T2 glottic cancers. Hyaluronic acid (HA) is commonly used in vocal cord augmentation. We investigated the impact of intra-operative injection laryngoplasty on voice outcomes in early glottic cancer. METHODS: Twenty patients were randomized to the treatment group receiving HA injection to the vocal cord contralateral to the lesion; or the control group, receiving no injection. Patients had a Voice Handicap Index-10 (VHI-10) questionnaire and a Maximum Phonation Time (MPT) measurement preoperatively and at 3, 12 and 24 months post-operatively. Mean change in VHI-10 and MPT, compared to baseline and between time points, were compared. Survival estimates were calculated. RESULTS: Mean VHI-10 scores improved over time amongst all patients. There were no changes in mean VHI-10 from pre-operative values to 3, 12 or 24 months post-operatively. There were no significant differences when comparing various timepoints between groups. There were no significant changes in MPT amongst the groups, or the time-points compared. Two-year overall survival was 91.7%; disease free survival was 80.9%; no difference in recurrence free survival was seen between the groups. CONCLUSION: Subjective voice scores improved over time in both groups; there were no improvements in VHI-10 or MPT scores in the injection group, over control, at any time points. We saw no significant impact for intra-operative HA injection laryngoplasty on subjective or objective voice outcomes following surgery for early glottic cancers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».