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Enregistrement W4391747934 · doi:10.1002/hed.27656

Lymph node yield: Impact on oncologic outcomes in oral cavity cancer

2024· article· en· W4391747934 sur OpenAlexaffabout
Carlos Khalil, Mark Khoury, Kevin Higgins, Danny Enepekides, Irene Karam, Zain Husain, Andrew Bayley, Ian Poon, Tra Truong, Kelvin Chan, Martin Smoragiewicz, Rui Fu, Antoine Eskander

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLymph nodeConcordanceProportional hazards modelNeck dissectionLymphRetrospective cohort studyCohortCancerInternal medicineCarcinomaDissection (medical)Primary tumorSurgeryOncologyPathologyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lymph node metastases are associated with poor prognosis in oral cavity squamous cell carcinoma (OCSCC). In other cancers, clinical guidelines on the number of lymph nodes removed during primary surgery, lymph node yield (LNY), exist. Here, we evaluated the prognostic capacity of LNY on regional failure, locoregional recurrence, and disease-free survival (DFS) in patients with OCSCC treated by primary neck surgery. METHODS: This retrospective cohort study took place at Sunnybrook Health Sciences Centre in Toronto, Canada and involved a chart review of all adult patients with treatment-naive OCSCC undergoing primary neck dissection. For each outcome, we first used the maximally selected rank statistics and an optimism-corrected concordance to identify an optimal threshold of LNY. We then used a multivariable Cox proportional hazards model to assess the association between high LNY (>threshold) and each outcome. RESULTS: Among the 579 patients with OCSCC receiving primary neck dissection, 61.7% (n = 357) were male with a mean age of 62.9 years (standard deviation: 13.1) at cancer diagnosis. When adjusting for sociodemographic and clinical factors, LNY >15 was significantly associated with improved DFS (adjusted HR [aHR]: 0.73, 95% CI: 0.54-0.98), locoregional recurrence (aHR: 0.68, 95% CI: 0.49-0.95), and regional failure (aHR: 0.61, 95% CI: 0.39-0.93). CONCLUSIONS: Our study findings suggested high LNY to be a strong independent predictor of various patient-level quality of surgical care metrics. The optimal LNY we found (15) was lower than the conventionally recommended (18), which calls for further research to establish validity in practice.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,939

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)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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