Evaluation of inverted papilloma recurrence rates and factors associated recurrence after endoscopic surgical resection: A retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sinonasal inverted papillomas (IP) are benign tumours arising from the mucosal lining of the nasal cavity and paranasal sinuses with a high propensity for recurrence and malignant transformation. Advances in endoscopic surgery and improved radiologic navigation have increased the role of endoscopic surgical resection in the treatment of IPs. The current study aims to evaluate the rate of IP recurrence after endoscopic endonasal resection and to evaluate factors which impact recurrence. METHODS: This was a single-centre retrospective chart review of all patients who underwent endoscopic sinus surgery for management of IP between January 2009 and February 2022. Primary outcomes were the rate of IP recurrence and time to IP recurrence. Secondary outcome measures were patient and tumour factors that contributed to IP recurrence. RESULTS: Eighty-five patients were included. The mean age was 55.7 and 36.5% of patients were female. The mean follow-up time was 39.5 months. Of the 85 cases, 13 cases (15.3%) had recurrence of their IP and the median time to recurrence was 22.0 months. All recurrent tumours recurred at the attachment site of the primary tumour. The univariate analysis did not identify any significant demographic, clinical, or surgical predictors of IP recurrence. There were no significant changes in sinonasal symptoms at the time IP recurrence was detected. CONCLUSION: Endoscopic endonasal resection of IPs represents an effective surgical approach, however, the relatively high rate of recurrence and lack of symptomatic changes at the time of recurrence necessitates long term follow up. Better delineation of risk factors for recurrence can help identify high-risk patients and inform postoperative follow up strategies.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».