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Enregistrement W4311305115 · doi:10.1002/hed.27262

Practice patterns for positive sentinel lymph node in head and neck melanoma

2022· article· en· W4311305115 sur OpenAlexaffabout
Ilyes Berania, Sharon Tzelnick, John R. de Almeida, Gregory McKinnon, David P. Goldstein

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOtorhinolaryngologySentinel lymph nodeMelanomaNeck dissectionDissection (medical)Head and neckLymph nodeGeneral surgerySurgeryCheekBiopsyRadiologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An international survey was conducted to investigate the preferences for completion lymph node dissection (CLND) in head and neck melanomas. METHODS: A questionnaire was sent through the American Society of Head & Neck Surgery (AHNS) and Canadian Society of Otolaryngology-Head and Neck Surgery (CSO). RESULTS: Hundred and forty-nine surgeons completed the survey. Response rate was 6.3% and 9.7% from AHNS and CSO members, respectively. When presented the scenario of a 47-year-old male with a clinical T3bN0 cheek melanoma, with 1/1 positive sentinel lymph node (SLN) with nodal deposit <2 mm, 72 of respondents (48.3%) would perform a CLND. Reasons for CLND included multiples positive SLN (64.1%), size of nodal deposits (54.2%), and perceived lack of compliance to follow-up (54.2%). Surgeons with access to immunotherapy treatment were less likely to recommend CLND (p = 0.025). CONCLUSIONS: Following SLN biopsy, nearly half of the surveyed head and neck surgeons would recommend CLND, which contrasts with the current melanoma practice patterns in other anatomic locations. However, compared with an earlier study in the literature it does seem that there has been a shift away from completion neck dissection. Further investigation into understanding practice variations is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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