Perineural Invasion Is a Significant Prognostic Factor in Oral Squamous Cell Carcinoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
(1) Objectives: This systematic review and meta-analysis aimed to summarize current evidence regarding the prognostic role of perineural invasion (PNI) in patients with oral squamous cell carcinoma (OSCC). (2) Methods: We searched Cochrane Central, ProQuest, PubMed, Scopus, Science Direct, and Web of Science, using relevant keywords to identify eligible articles. Two independent reviewers conducted two-stage screening, data extraction, and quality assessment. The risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) criteria. All analyses were performed using comprehensive meta-analysis (CMA; version 3.3.070) software. (3) Results: The study included 101 published articles encompassing 26,062 patients. The pooled analyses showed that PNI was associated with significantly worse overall survival (OS; HR = 1.45, 95% CI: 1.32–1.58; p < 0.001), worse disease-specific survival (DSS; HR = 1.87, 95% CI: 1.65–2.12; p < 0.001), and worse disease-free survival (DFS; HR = 1.87, 95% CI: 1.65–2.12; p < 0.001). Similarly, both local recurrence-free survival (LRFS) and regional recurrence-free survival (RRFS) were worse in patients with PNI (HR = 2.31, 95% CI: 1.72–3.10, p < 0.001; and HR = 2.04, 95% CI: 1.51–2.74, p < 0.001), respectively. The random-effect estimate of three studies demonstrated that the presence of PNI was associated with worse failure-free survival (FFS; HR = 2.59, 95% CI: 1.12–5.98, p < 0.001). (4) Conclusions: The current evidence suggests that PNI can be used as an independent predictor of the prognosis for patients with OSCC. The presence of PNI was associated with worse OS, DFS, DSS, FFS, and with recurrence. Asian patients and patients with extra-tumoral or peripheral PNI invasion were associated with worse prognosis.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».