Factors associated with the development of second primary tumours in head and neck cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The development of second primary tumours (SPTs) is one of the main causes of low survival in patients with head and neck cancer (HNC). The aim of this study was to review the evidence about factors associated with developing SPTs in patients with HNC. METHODS: An updated systematic review was performed according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guidelines, and the search was performed in Pubmed and Scopus. Only original articles with a cohort or case-control design were included. Article quality was assessed with the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Thirty-six and two case-control studies were included, with quality medium (n = 5) to high (n = 33). Tobacco showed a significant association with SPT development, with risks ranging from 1.41 (95%CI: 1.04-1.91) to 5.52 (95%CI: 2.91-10.49). Regarding alcohol, risks ranged from 1.46 (95%CI: 1.12-1.91) to 21.3 (95%CI: 2.9-156). Location of the index tumour in the hypopharynx/oropharynx, absence of human papillomavirus and presence of a premalignant lesion also increased the risk of SPTs. More controversy was found for sex, age and other clinical factors of the tumour. CONCLUSION: Toxic lifestyle habits and clinical factors were associated with the risk of SPTs in HNC patients. These findings may improve individualised prevention strategies in its follow-up.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».