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Enregistrement W4391043506 · doi:10.14740/wjon1638

Clinical Outcomes of Curative Intent Radiotherapy by Helical Tomotherapy for Laryngeal Squamous Cell Carcinoma: A Retrospective Analysis in a Tertiary Referral Center

2024· article· en· W4391043506 sur OpenAlexvenueno aff
Atsuto Katano, Hideomi Yamashita

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTomotherapyMedicineStage (stratigraphy)Radiation therapyRetrospective cohort studySingle CenterInternal medicineOncologySurvival rateSurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The management of laryngeal cancer involves balancing curative treatment with preserving essential functions. This study aimed to evaluate the clinical outcomes of helical tomotherapy, an advanced form of radiation therapy, as a primary treatment modality for laryngeal squamous cell carcinoma (LSCC). Methods: A retrospective analysis of data obtained from a tertiary referral center was performed to assess treatment response rates, survival outcomes, disease control, and treatment-related adverse events. Results: The study included 45 patients with LSCC treated with helical tomotherapy between May 2015 and September 2022. The 5-year overall survival (OS) rate and disease-free survival (DFS) rate were 89.2% and 71.1%, respectively. Local control and laryngeal preservation rates at 5 years were 79.7% and 84.7%, respectively. Subgroup analysis revealed higher DFS rates in early-stage patients (84.2%) compared to advanced-stage patients (58.9%). Conclusions: The results indicate that helical tomotherapy offers effective tumor control and potential for laryngeal preservation in LSCC. Further prospective studies and longer follow-up are needed to validate these findings and optimize treatment strategies for LSCC patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,366 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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