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Enregistrement W4291012573 · doi:10.3390/cancers14163894

Oligometastatic Head and Neck Cancer: Challenges and Perspectives

2022· review· en· W4291012573 sur OpenAlexafffund
Houda Bahig, Shao Hui Huang, Brian O’Sullivan

Notice bibliographique

RevueCancers · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversity of WarwickPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésMedicineRadiation therapyOncologyDiseaseHead and neck cancerInternal medicineHead and neck squamous-cell carcinomaMetastasisImmunotherapyClinical trialCancerIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A minority of patients with metastatic head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) present with oligometastatic disease. Oligometastasis not only reflects a disease state, but might also present an opportunity for cure in the metastatic setting. Radical ablation of all oligometastatic sites may confer prolonged survival and possibly achieve cure in some patients. However, substantial debate remains about whether patients with oligometastatic disease could benefit from curative intent therapy or whether aggressive treatments expose some patients to futile toxicity. Optimal selection of patients, carefully balancing the currently known prognostic factors against the risks of toxicity is critical. Emerging evidence suggests that patients with a limited burden of disease, viral-related pharyngeal cancer, metachronous metastasis and lung-only metastasis may benefit most from this approach. Efforts are underway to identify biomarkers that can detect oligometastasis and better select patients who would derive the maximum benefit from an aggressive radical approach. The combination of radiotherapy and immunotherapy promises to enhance the anti-tumoral immune response and help overcome resistance. However, optimization of management algorithms, including patient selection, radiation dose and sequencing, will be critical in upcoming clinical trials. This review summarizes recent knowledge about the characteristics and investigational efforts regarding oligometastasis in HNSCC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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