Short Scientific Review of Oropharyngeal Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Oropharyngeal Squamous Cell Carcinoma (OPSCC) is the cancer of the squamous cell in the oropharynx. OPSCC accounts for nearly over 450,000 cases worldwide in 2023, and its incidence is one of the most rapidly increasing amongst all other cancers (1). OPSCC may be categorised based on its association with the Human Papillomavirus (HPV). When labelled as HPV-positive (HPV+) OPSCC, it indicates that the presence of the HPV is a key driver in the carcinogenesis of OPSCC. Conversely, HPV-negative (HPV-) OPSCC means that the carcinogenesis is not driven by the HPV. The majority of OPSCC cases are HPV+, with 70% of these being caused by the HPV16 strain (2). The remaining OPSCC cases are HPV- and often have worse prognoses than HPV+ cases (3). The disease has a moderate genetic susceptibility, and risk factors of OPSCC include race, gender, age, sexual health, alcohol and tobacco usage, as well as HPV vaccination status (4,5). The industry standard for imaging OPSCC is through computed tomography (CT), allowing for high-resolution images of the oropharynx, neck, and surrounding areas (6). Imaging, in conjunction with a biopsy, will confirm the presence of OPSCC, and a p16 immunohistochemistry test will confirm the HPV-positivity of the tumor (5). When OPSCC is diagnosed in early stages, it may only require a single modality for treatment (7).7 However, OPSCC is often diagnosed in late stages due to its asymptomatic nature and consequently requires a multimodality approach to treatment (7). OPSCC treatment may involve a multifaceted approach, including Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT) for targeted radiation, cisplatin-based chemotherapy, and surgical interventions (8–10). To determine the optimal dosage of IMRT, cell survival curves of OPSCC were constructed based on literature values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».