Tumors of the orbit and periorbital region: 20-year experience of the N.N. Blokhin National Medical Research Center of Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Neoplasms of the orbit and periorbital region are usually represented by tumors of the eyelid skin skin of the periorbital region and paranasal mucosa. The most common histological types of this pathology are squamous cell and basal cell carcinomas. The main indications for orbital exenteration are tumor lesions in the extraocular muscles and orbital apex and irreversible vision loss in the affected eye at the time of surgery planning. In the absence of these pathologies organ-sparing surgery is recommended. Resection of orbital and periorbital tumors (including orbital exenteration) leads to cosmetic and functional defects therefore surgical treatment of this area should be performed only if other methods are impossible or ineffective.Aim. To analyze the experience of resection of orbital and periorbital tumors and to evaluate short- and long-term results of surgical treatment of this pathology.Materials and methods. Retrospective analysis of patients with tumors of the orbit and periorbital region who underwent organ-sparing and exenteration surgeries between 2003 and 2023 was performed.Results. Overall 5-year survival was 55 %. It varied depending on a number of factors. The best 5-year survival rates were observed for basal cell carcinoma of the eyelid skin and periorbital region (83 %) the worst for squamous cell carcinoma (34 %) and melanoma (41 %). For localized tumors (Т1) overall survival was 76 % for locally advanced (Т4) – 43 %.Conclusion. Orbital and periorbital neoplasms are characterized by a variety of tumor morphological types and locations which requires multidisciplinary approach to treatment and rehabilitation of patients with this pathology.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».