Prognostic Value of Primary Total Glossectomy in Tongue Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis of Survival Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Total glossectomy (TG) is among the most radical operations in head and neck oncology. While it can achieve local control in advanced oral tongue squamous cell carcinoma, survival and functional outcomes are inconsistently reported, and pooled estimates remain limited. This study aimed to systematically evaluate survival, functional recovery, and prognostic factors following primary TG. Methods: We conducted a proportional meta-analysis of studies reporting outcomes after primary TG for oral tongue squamous cell carcinoma. Studies combining TG with laryngectomy, salvage settings, or second primary tumors were excluded. Two reviewers independently screened, extracted data, and assessed quality with the Newcastle–Ottawa Scale. Pooled 1-, 3-, and 5-year overall survival (OS) with 95% confidence intervals (CIs) was calculated using a random-effects model. Heterogeneity was quantified (Q, τ2, I2), and robustness was assessed with sensitivity analyses. Disease-free survival (DFS) and functional outcomes (swallowing, airway, speech) were narratively summarized due to inconsistent reporting. Results: Ten studies (1992–2022) comprising 261 patients met the criteria. Pooled OS was 81% (95% CI, 71–90) at 1 year, 55% (95% CI, 41–68) at 3 years, and 47% (95% CI, 27–67) at 5 years, with rising heterogeneity (I2 up to 89%). The post-2000 series showed improved 5-year OS (63%). Adverse prognostic factors included advanced T stage, nodal disease (N+), and positive margins. Functional recovery varied: 15–30% remained gastrostomy-dependent and 20–25% aspirated, while reconstruction and structured rehabilitation improved outcomes. Conclusions: Survival after TG declines beyond the first year, with under half surviving at 5 years, though modern outcomes appear better. Significant functional morbidity underscores the need for multidisciplinary care. Future biomarker-driven studies should refine patient selection and prognostic assessment.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».