Diagnostic challenges and prognostic implications of extranodal extension in head and neck cancer: a state of the art review and gap analysis
Notice bibliographique
Résumé
Extranodal extension (ENE) is a pattern of cancer growth from within the lymph node (LN) outward into perinodal tissues, critically defined by disruption and penetration of the tumor through the entire thickness of the LN capsule. The presence of ENE is often associated with an aggressive cancer phenotype in various malignancies including head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). In HNSCC, ENE is associated with increased risk of distant metastasis and lower rates of locoregional control. ENE detected on histopathology (pathologic ENE; pENE) is now incorporated as a risk-stratification factor in human papillomavirus (HPV)-negative HNSCC in the eighth edition of the American Joint Committee on Cancer (AJCC) and the Union for International Cancer Control (UICC) TNM classification. Although ENE was first described almost a century ago, several issues remain unresolved, including lack of consensus on definitions, terminology, and widely accepted assessment criteria and grading systems for both pENE and ENE detected on radiological imaging (imaging-detected ENE; iENE). Moreover, there is conflicting data on the prognostic significance of iENE and pENE, particularly in the context of HPV-associated HNSCC. Herein, we review the existing literature on ENE in HNSCC, highlighting areas of controversy and identifying critical gaps requiring concerted research efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».