Clinical outcomes of oral epithelial dysplasia managed by observation versus excision
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Oral potentially malignant disorders, including oral epithelial dysplasia (OED), are a group of conditions with an increased risk of progression to oral cancer. Clinical management of OED is challenging and usually involves monitoring with repeated incisional biopsies or complete surgical excision. OBJECTIVE: To determine if complete surgical excision of OED impacts malignant transformation or improves survival outcomes in lesions that progress to malignancy. DESIGN: A retrospective review of all patients diagnosed with OED between 2009 and 2016 was completed, and patients were followed until January 2022 for disease course and outcomes. RESULTS: Hundred and fifty-five cases of OED met the inclusion criteria. Among the 61 lesions managed by observation, 15 progressed to cancer. Among the 94 lesions managed by surgical excision, 27 progressed to cancer. The overall malignant transformation rate was 27%, with an annual rate of 6.4%. Surgical excision with or without histologically negative margins did not decrease malignant transformation but was associated with lower oncologic staging at the time of diagnosis and improved survival. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Surgical excision of OED with or without negative margins did not reduce the rate of transformation to oral cancer but resulted in lower oncologic staging at diagnosis, leading to improved patient outcomes. Our results support the implementation of more extensive tissue sampling to improve cancer diagnosis and patient outcomes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
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 ».