A Current Perspective of Two of the Most Aggressive Head and Neck Cancers: Pharyngeal and Laryngeal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Head and neck cancers (HNCs) represent a substantial global health burden, with an estimated mortality rate exceeding 50% annually. Among the various subsites, pharyngeal and laryngeal carcinomas are recognized as two of the most aggressive and challenging forms, characterized by high incidence, poor prognosis, and a strong association with advanced-stage diagnosis. METHODS: A systematic literature review was performed using electronic literature databases (e.g., PubMed, Google Scholar). Search terms included "head and neck cancer", "laryngeal cancer", and "pharyngeal cancer". Selected studies are published within the last two decades. RESULTS: Laryngeal cancer constitutes approximately 40% of head and neck malignancies, with a clear male predominance, and pharyngeal cancer shows increased incidence in male populations from the Americas and Africa. Despite therapeutic advancements in radiotherapy, chemotherapy, and immunotherapy, overall survival rates remain unsatisfactory. Moreover, patients are at increased risk for second primary malignancies, particularly within the lungs and esophagus, due to the widespread carcinogenic exposure along the aerodigestive tract. CONCLUSIONS: To mitigate the morbidity and mortality associated with pharyngeal and laryngeal cancers, early detection, risk factor mitigation, and public health education are imperative. Enhancing screening among high-risk populations and adopting personalized, multidisciplinary treatment strategies may significantly improve clinical outcomes and long-term survival.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».