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Enregistrement W4323535383 · doi:10.1097/coc.0000000000000992

Population-based Long-term Outcomes for Squamous Cell Carcinoma of the Nasal Cavity

2023· article· en· W4323535383 sur OpenAlexaff
Sarah Hamilton, Jason Liu, Connor Holmes, Kimberly DeVries, Robert Olson, Eric Tran, Eric Berthelet, Jonn Wu, Nicole G. Chau, Matthew Chan, Andrew Thamboo

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensPositive Living NorthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNasal cavitySurgeryHazard ratioRadiation therapyRetrospective cohort studyPopulationBasal cellAdjuvant radiotherapyProportional hazards modelInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study evaluates population-based outcomes of patients with squamous cell carcinoma (SCC) of the nasal cavity treated in British Columbia. METHODS: A retrospective review of nasal cavity SCC treated from 1984 to 2014 was performed (n = 159). Locoregional recurrence (LRR) and overall survival (OS) were evaluated. RESULTS: The 3-year OS was 74.2% for radiation alone, 75.8% for surgery alone, and 78.4% for surgery and radiation ( P = 0.16). The 3-year LRR was 28.4% for radiation alone, 28.2% for surgery alone, and 22.6% for surgery and radiation ( P = 0.21). On multivariable analysis, surgery and postoperative radiation relative to surgery alone was associated with a lower risk of LRR (hazard ratio: 0.36, P = 0.03). Poor Eastern Cooperative Oncology Group status, node-positive, orbital invasion, smoking, and advanced age were associated with worse OS (all P <0.05). CONCLUSION: In this population-based analysis, multimodality treatment with surgery and adjuvant radiation were associated with improved locoregional control for SCC of the nasal cavity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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