Soft Tissue Sarcomas of the Head and Neck Region with Skull Base/Intracranial Invasion: Review of Surgical Outcomes and Multimodal Treatment Strategies: A Retrospective Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Soft tissue sarcomas (STS) invading the skull base are rare with little data to guide surgical management. Here we aimed to determine the factors affecting tumor control rates and survival in patients with T4 stage head and neck STS involving the skull base. A retrospective review of STS patients, surgically treated at our institution between 1994 and 2017 was conducted. Variables were collected and assessed against progression-free survival. Tumors were graded using the Fédération Nationale des Centres de Lutte Contre le Cancer (FNCLCC) system. A total of 51 patients (mean age of 35) were included, of whom 17 (33.3%) patients were FNCLCC grade 1, 8 (15. 7%) were FNCLCC grade 2 and 26 (51%) were FNCLCC grade 3. The median PFS was 236.4 months while the 5- and 10-year PFS rates were 44% and 17%, respectively. Recurrence occurred in 17 (33.3%) patients. Local recurrence occurred in 10 (58.8%). Univariate analysis revealed R0 resection had a near-significant impact on tumor control in radiation-naïve patients. Otherwise, prior radiation (HR 6.221, CI 1.236-31.314) and cavernous sinus involvement (HR 14.464, CI 3.326-62.901) were negative predictors of PFS. The most common cause of treatment failure was local recurrence. In T4 stage head and neck STS with skull-base involvement, FNCLCC grade, radiation status, and anatomic spread should be considered in determining the overall treatment strategy.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».