Clinicopathological Predictors of Survival for Parotid Mucoepidermoid Carcinoma: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Various prognostic factors are associated with the survival of patients with parotid mucoepidermoid carcinoma (MEC). The aim of this systematic review is to summarize the clinical and pathologic prognostic factors on survival outcomes in patients with parotid MEC. DATA SOURCES: Articles published from database inception to July 2020 on OVID Medline, OVID Embase, Cochrane Central, and Scopus. REVIEW METHODS: Studies were included that reported clinical or pathologic prognostic factors on survival outcomes for adult patients with parotid MEC. Data extraction, risk of bias, and quality assessment were conducted by 2 independent reviewers. RESULTS: A total of 4290 titles were reviewed, 396 retrieved for full-text screening, and 18 included in the review. The average risk of bias was high, and quality assessment for the prognostic factors ranged from very low to moderate. Prognostic factors that were consistently associated with negative survival outcomes on multivariate analysis included histologic grade (hazard ratio [HR], 5.66), nodal status (HR, 2.86), distant metastasis (HR, 3.10-5.80), intraparotid metastasis (HR, 13.52), and age (HR, 1.02-6.86). Prognostic factors that inconsistently reported associations with survival outcomes were TNM stage, T classification, and N classification. CONCLUSION: Histologic grade, nodal status, distant metastasis, intraparotid metastasis, and age were associated with worse survival outcomes. These prognostic factors should be considered when determining the most appropriate treatment and follow-up plan for patients with parotid MEC.
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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 | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».