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Enregistrement W4413743556 · doi:10.1002/hed.70022

Evaluation of a Novel Prognostic System for Surgically Resected Oral Cavity Carcinoma

2025· article· en· W4413743556 sur OpenAlexaff
A. Rybkin, Victor Lee, Melissa R. Young, Antoine Eskander, Barbara Burtness, Henry S. M. Park, Zain Husain

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOral cavityMedicineCarcinomaOncologySurgeryInternal medicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Oral Cavity Predictive Score (OCCPS) is a point-based system including T/N stage, LVSI, and grade that has been validated for predicting distant metastasis. We tested its ability to predict overall survival (OS) in surgically managed oral cavity carcinoma (OCC). METHODS: Patients diagnosed 2010-2020 and treated with surgery were selected from the National Cancer Data Base (NCDB) and stratified into standard, intermediate, and high-risk categories using OCCPS. The Kaplan-Meier method compared OS in the whole cohort and select subgroups. RESULTS: Of 32 317 patients (median follow-up 38.4 months), 51.7%, 22.5%, and 25.8% were classified into standard, intermediate, and high-risk groups, respectively. Five-year OS was 73.4%, 58.6%, and 39.3% (log rank p < 0.001). The OCCPS stratified patients with negative margins and absent ENE, and stage IVA-B disease (log rank p < 0.001). CONCLUSION: In patients with OCC managed with at least definitive surgery, the OCCPS successfully stratifies patients into standard, intermediate, and high-risk groups for prediction of OS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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