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Enregistrement W4406052690 · doi:10.1097/moo.0000000000001030

Good and bad indications for adjuvant radiotherapy after transoral laser microsurgery for laryngeal cancer

2024· review· en· W4406052690 sur OpenAlexaff
Claudio Sampieri, Laura Ruiz-Sevilla, Isabel Vilaseca

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Otolaryngology & Head & Neck Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransoral laser microsurgeryMedicineRadiation therapyAdjuvant radiotherapySurgeryLaryngectomyMicrosurgeryAnterior commissureMargin (machine learning)AdjuvantLarynxOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To summarize current evidence regarding the indication of adjuvant treatment after transoral laser microsurgery (TOLMS). RECENT FINDINGS: Apart from well known risk factors, margins represent the key point in the decision-making. If margins are affected, additional treatment is mandatory. One exception could be the presence of one superficial margin in early tumors that can be strictly followed up by fiberendoscopy. As a general rule, the best option is margin-revision surgery by repeating TOLMS or switching to open partial surgery. (Chemo)radiotherapy can be also considered, being total laryngectomy the last alternative. In locally advanced tumors with uncertain margins (e.g. posterior paraglottic space invasion, vertical anterior commissure reaching the cartilage during primary resection), adjuvant treatment may improve local control with laser but with little impact on disease-specific or overall survival. In this scenario, QoL may be in part reduced after radiotherapy, although recent studies suggest that functional outcomes are favorable. Therefore, decision should be discussed individually with the patient, especially if a total laryngectomy is the only alternative after a possible relapse. SUMMARY: Considerable work needs to be done to identify those cases that may benefit from adjuvant treatment after TOLMS, including a detailed description of functional outcomes.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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