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Enregistrement W4385794587 · doi:10.1002/ctd2.227

Lymph node metastasis in oral squamous cell carcinoma: Where we are and where we are going

2023· article· en· W4385794587 sur OpenAlexaff
Lei‐Ming Cao, Nian‐Nian Zhong, Zi‐Zhan Li, Fang‐Yi Huo, Yao Xiao, Bing Liu, Lin‐Lin Bu

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Discovery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunotherapyNeck dissectionLymph nodeMetastasisOncologyCancerDissection (medical)Clinical trialRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Oral cancer is a common malignant tumour in the head and neck region, with over 90% of cases being oral squamous cell carcinoma (OSCC). Lymph node metastasis (LNM) is a significant adverse prognostic factor in OSCC; however, the mechanism of LNM in OSCC remains unclear, while the strategies for managing cervical lymph nodes (CLNs) in OSCC continue to evolve. At present, neck dissection is necessary for the vast majority of OSCC patients, but complications of surgery can significantly impair patients’ postoperative quality of life. A recent clinical trial discovery indicates that immunotherapy can activate anti‐tumour T cells in nearby lymph nodes, leading to vibrant discussions among clinicians about the importance of preserving lymph nodes during surgical treatment. Aim This review aims to provide an overview of where we are: the current knowledge of OSCC LNM patterns and management strategies, and where we are going: prospects for clinical and basic research on the issue of OSCC LNM in the era of cancer immunotherapy. Result We summarize the general patterns and management strategies of OSCC LNM. The process of LNM in OSCC encompasses four stages: Preparation, Unleash, Migration, and Planting (‘PUMP’ principle). We propose adopting the ‘PRECISE’ model, an overall workflow that includes seven elements—prevention, radiology, preoperative evaluation, chemotherapy, immunotherapy, surgery, and postoperative evaluation—for neck management in OSCC, promoting personalized precision medicine augmented by neoadjuvant therapy. We further discussed recent advances in clinical and basic research on OSCC LNM and provided an outlook on future research directions. Conclusion Over the past two centuries, our understanding and management strategies of LNM in OSCC have evolved, seeking more precise and personalized approaches to reduce patient burden and enhance survival and quality of life. Further research should explore lymph nodes’ role in cancer immunotherapy and OSCC interactions, leading to better, less invasive treatments and improved outcomes.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,605

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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