The MUSES∗: a prognostic study on 1360 patients with sinonasal cancer undergoing endoscopic surgery-based treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last 2 decades, transnasal endoscopic surgery (TES) has become the most frequently employed surgical technique to treat sinonasal malignancies. The rarity and heterogeneity of sinonasal cancers have hampered large non-population-based analyses. METHODOLOGY: All patients receiving TES-including treatment between 1995 and 2021 in 5 referral hospitals were included. A prognostic study was performed, and multivariable models were transformed into nomograms. Training and validation sets were based on results from 3 European and 2 non-European centres, respectively. RESULTS: The training and validation set included 940 and 420 patients, respectively. The mean age at surgery, primary-versus-recurrent presentation, histology distribution, type of surgery, T category and type of adjuvant treatment were differently distributed in the training and validation set. In the training set, 5-year overall survival and recurrence-free survival with a 95%-confidence interval were 72.7% (69.5-76.0%) and 66.4% (63.1-69.8%), respectively, significantly varying with histology. At multivariable analyses, age, gender, previous treatment, the extent of resection on the cranial, lateral and posterolateral axes, grade/subtype, T category, nodal status, margin status and adjuvant treatment were all associated with different prognostic outcomes, displaying a heterogeneous significance and effect size according to histology. The internal and external validation of nomograms was satisfactory (optimism-corrected C-index >0.7 and cumulative area under curve >0.7) for all histologies but mucosal melanoma. CONCLUSIONS: Outcomes of TES-based treatment of sinonasal cancers vary substantially with histology. This large, non-population-based study provides benchmark data on the prognosis of sinonasal cancers that are deemed suitable for treatment including TES.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».