Influence of Grading on Management and Outcome in Mucoepidermoid Carcinoma of the Parotid—A Multi‐institutional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate clinical outcome of low (G1), intermediate (G2), and high-(G3) grade mucoepidermoid carcinomas (MEC) of the parotid gland. STUDY DESIGN: Retrospective chart review including 212 patients. Clinicopathological data was statistically analyzed regarding grading, overall survival (OS), disease-free survival (DFS) and disease-specific survival (DSS). RESULTS: 105 (49.5%) G1, 73 (34.5%) G2, and 34 (16%) G3 MEC were included and 56 (26.4%) patients presented with neck node metastases. The risk of occult nodal metastases was significantly associated with grading and increased from 9.2% in G1 to 26.7% and 27.8% in G2 and G3 tumors, respectively (p = 0.008). Elective periparotid and cervical lymph node dissection was performed in 170 (80.2%) and 70 (33%) patients, respectively. All patients with positive periparotid nodes when subjected to an additional neck dissection had associated cervical neck node involvement (p < 0.001). Grading was an independent significant prognostic factor for OS (HR 4.05; 95%CI: 1.15-14.35; p = 0.030) and DSS (HR 17.35; 95%CI: 1.10-273.53; p = 0.043). In a subgroup analysis, elective neck dissection (END) was also significantly associated with a better DFS (p = 0.041) in neck node-negative G1 MECs. CONCLUSION: The risk of occult nodal metastasis in intermediate-grade MEC is as high as in high-grade MEC and that END in G1 tumors is associated with a prolonged DFS. Additionally, periparotid node involvement seems to be a predictor for positive neck node involvement. This study presents some preliminary data to consider END in clinically neck node negative patients with parotid MEC; however, larger series are needed. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Laryngoscope, 133:124-132, 2023.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».