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Enregistrement W4377014547 · doi:10.1200/edbk_389810

Current Treatment Strategies and Risk Stratification for Oral Carcinoma

2023· article· en· W4377014547 sur OpenAlexaff
Issa Mohamad, Mica Glaun, Kumar Prabhash, Ahmed Busheri, Stephen Y. Lai, Vanita Noronha, Ali Hosni

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRisk stratificationStage (stratigraphy)DiseaseAdjuvant therapyRadiation therapyBasal cellAdjuvantSystemic therapyOncologySurgeryIntensive care medicineInternal medicineCancerChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Management of oral cavity squamous cell carcinoma (OSCC) involves a multidisciplinary team approach. Surgery is ideally the primary treatment option for nonmetastatic OSCC, and less invasive curative surgical approaches are preferred in early-stage disease to minimize surgical-related morbidity. For patients at high risk of recurrence, adjuvant treatment using radiation therapy or chemoradiation is often used. Systemic therapy may also be used in the neoadjuvant setting (for advanced-stage disease with the intent of mandibular preservation) or in the palliative setting (for nonsalvageable locoregional recurrence and/or distant metastases). Patient involvement in treatment decision is the key for patient-driven management, particularly in clinical situation with poor prognosis, for example, early postoperative recurrence before planned adjuvant therapy.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations82
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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