Practice patterns for positive sentinel lymph node in head and neck melanoma
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».