Clinical outcomes of temporal bone squamous cell carcinoma: A single‐institution experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate the survival outcomes and potential prognostic factors of patients with temporal bone squamous cell carcinoma (TBSCC) treated at our institution. METHODS: We retrospectively included patients who were diagnosed with TBSCC between 2008 and 2019. The Kaplan-Meier (KM) method was used to describe overall survival (OS), and the association between baseline characteristics and prognoses was examined using Cox proportional hazards models. RESULTS: Fifty consecutive patients with TBSCC were included in this study. The results showed that patients with advanced modified Pittsburgh (MPB)- T classifications had a poorer prognosis (T3 vs. T1-2: HR: 2.81, 95% CI: 0.34-23.43; T4 vs. T1-2: HR: 7.25, 95% CI: 0.95-55.41; p = 0.041). Meanwhile, middle ear squamous cell carcinoma (MESCC) showed a significantly worse prognosis than external auditory canal squamous cell carcinoma (EACSCC, HR: 2.65, 95% CI: 1.04-6.76, p = 0.04). CONCLUSIONS: MESCC and advanced MPB-T classifications might be considered predictors of unfavorable outcomes in patients with TBSCC, indicating that special attention should be paid to the original tumor subsite and tumor extension in the management of patients with TBSCC.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».