Radiology–Pathology Concordance and Prognostication of Nodal Features in <scp>pN</scp>+ Oral Cavity Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The aims of our study are to evaluate the diagnostic performance and prognostic value of radiological lymph node (LN) characteristics in pN+ oral cavity squamous carcinoma (OSCC). MATERIALS AND METHODS: pN+ OSCC treated between 2012 and 2020 were included. Preoperative imaging was reviewed by a single radiologist blinded to pathologic findings for the following nodal features: imaging-positive LN (iN+), laterality and total number, and image-identified extranodal extension (iENE). The sensitivity of iN+ for pN+ was calculated. The diagnostic performance of other nodal features was evaluated in the iN+ subgroup. The association of radiologic nodal features with overall survival (OS) was evaluated. Inter-rater kappa for radiologic nodal features was assessed in 100 randomly selected cases. RESULTS: Of 406 pN+ OSCC, 288 were iN+. The sensitivity of iN+ for pN+ was 71% overall, and improved to 89% for pN+ LN >1.5 cm. Within iN+, sensitivity/specificity for LN size (>3 cm), total LN number (>4), and ENE were 0.44/0.95, 0.57/0.84, and 0.27/0.96, respectively. Sensitivity of iENE was higher in the subset, with major (>2 mm) versus minor (≤2 mm) pENE (43% vs. 13%, p = 0.001). Reduced OS was observed in iN+ versus iN- (p = 0.006), iENE+ versus iENE- (p = 0.004), LN size >3 versus ≤3 cm (p < 0.001), and higher LN number (p < 0.001). Inter-rater kappa for iN+, laterality, total LN number, and presence of iENE were 0.71, 0.57, 0.78, and 0.69, respectively. CONCLUSION: Our study shows that despite modest sensitivity of most radiological nodal features, the specificity of image-identified nodal features is high and their prognostic values are retained in pN+ OSCC. LEVEL OF EVIDENCE: 3 (retrospective review comparing cases and controls) Laryngoscope, 134:4947-4955, 2024.
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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 | 0,000 |
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 ».