What is the prognostic value of lymph node yield on the outcomes of patients with oral cavity squamous cell carcinoma?
Notice bibliographique
Résumé
330 Background: Lymph node metastases are associated with poor prognosis in oral cavity squamous cell carcinoma (OCSCC). In colorectal, lung, and gastric cancers, the number of lymph nodes removed during primary surgery, lymph node yield (LNY), is an established quality indicator that links with patient survival. As such, clinical guidelines have included a minimum (18) number of nodes to be resected, despite a lack of statistical evidence that supports such a LNY threshold. Currently, this kind of recommendation does not exist for OCSCC. Here, we used a novel single-centre dataset to evaluate the prognostic capacity of LNY on regional failure, locoregional recurrence and disease-free survival (DFS) in patients with OCSCC treated by primary neck surgery. Methods: This retrospective cohort study took place at Sunnybrook Hospital in Toronto, Canada and involved chart review data of all adult patients with treatment-naive OCSCC undergoing primary neck dissection. For each outcome, we first used the maximally selected rank statistics and a bias-corrected C-index to identify an optimal threshold of LNY, and then used a multivariable Cox proportional hazards model to assess the association between high LNY (> threshold) and each outcome. Results: Among the 579 OCSCC patients receiving primary neck dissection, 61.7% (n = 357) were male with mean age of 62.9 years (SD: 13.1) at cancer diagnosis. When adjusting for sociodemographic and clinical factors, LNY > 15 was significantly associated with improved DFS (adjusted HR [aHR]: 0.73, 95% CI: 0.54-0.98) and locoregional control (aHR: 0.68, 95% CI: 0.49-0.95), while LNY > 11 was associated with better regional control (aHR: 0.45, 95% CI: 0.26-0.76). Conclusions: Our study findings suggested high LNY to be a strong independent predictor of various patient-level quality of surgical care metrics. The optimal LNY we found (15 or 11) was lower than the conventionally recommended (18), which calls for further research to establish the validity in practice.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».