Safe handling of cytotoxics: guideline recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the clinicopathological, therapeutic, and survival data on pediatric major salivary gland cancers.Materials and Methods: National Cancer Database (NCDB) query from 2004 to 2018.Results: In total, 967 cases of individuals under the age of 21 were identified.Most cancers affected the parotid gland (86%).Mucoepidermoid carcinoma (41.3%) and acinic cell adenocarcinoma (33.6%) were the most common.Tumors occurred more often from age 11 to 21, and females were more affected.Histology varied by age, gender, and race.In the 0-5 age group, mucoepidermoid carcinoma and myoepithelial carcinoma/sarcoma/rhabdomyosarcoma were the most common pathologies.In patients over 5 years old, mucoepidermoid carcinoma was the most frequent tumor in boys, while acinic cell adenocarcinoma was more common in girls.African American patients had a higher incidence of mucoepidermoid carcinoma, while White patients in the 0-5 age group had a higher incidence of myoepithelial carcinoma/sarcoma/rhabdomyosarcoma tumors.Low-grade tumors were commonly diagnosed at stage I, but the 0-5 age group had a high frequency of stage IV tumors.The overall 5-year survival rate was 94.9%, with 90% for the 0-5 years age group and 96% for the 11-15 years age group.Negative margins were associated with higher 5-year survival rates in high-stage tumors (93%) compared to positive margins (80%).Submandibular malignancies had worse 5-year survival rates across all age groups.Conclusions: Major salivary gland malignancies in pediatric patients exhibit variations in histopathologic characteristics by age, gender, and race.Negative margins impact 5-year survival rates, especially in high-stage tumors.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».