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Enregistrement W4416810793 · doi:10.1002/alr.70071

Anatomic Diagram as a Novel Assessment Strategy for Subclinical Local Residual Disease in Sinonasal Squamous Cell Carcinoma and Intestinal‐Type Adenocarcinoma

2025· article· en· W4416810793 sur OpenAlexaff
Piergiorgio Gaudioso, Leonardo Calvanese, Stefano Taboni, Giacomo Contro, Diego Cazzador, Tommaso Saccardo, Gloria Schiavo, Vittorio Rampinelli, Alberto Schreiber, Gabriele Testa, Cesare Piazza, Enzo Emanuelli, Davide Mattavelli, Piero Nicolai, Marco Ferrari

Notice bibliographique

RevueInternational Forum of Allergy & Rhinology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubclinical infectionAdenocarcinomaBasal cellDiseaseDiagramResidualRisk stratification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In the last two decades, transnasal endoscopic surgery (TES) has become pivotal in the management of sinonasal tumors. This approach involves a multiblock tumor resection, adding complexity to the interpretation of surgical margins after pathological examination. This study compares different strategies to infer subclinical local residual disease (SLRD), aiming to identify and validate the best available method for assessing SLRD after transnasal endoscopic resection of sinonasal squamous cell carcinoma (SCC) and intestinal-type adenocarcinoma (ITAC). METHODS: Three methods to estimate SLRD (as either absent-R0 - or microscopically present-R1) were applied in patients who received negative margins-aimed endoscopic resection: sole-pathologist examination, multidisciplinary evaluation, and anatomic diagram-based assessment. The primary outcome to compare methods was time-to-recurrence (TTR) stratification provided by these methods. RESULTS: 105 patients were included (50 SCC and 55 ITAC). All three methods resulted significantly associated with TTR in both ITAC and SCC populations. In a multivariate model, only SLRD assessed with the anatomical diagram was independently associated with time-to-local-recurrence (TTLR) in SCC and TTR in both ITAC and SCC groups. The concordance index (C-index), the area under the curve (AUC), and the incremental AUC (iAUC) were higher for the anatomical diagram method in the ITAC and SCC cohorts. CONCLUSION: The anatomic diagram proved to be the best available strategy, yet with limitations, for assessing SLRD, demonstrating superior TTR stratification compared to traditional methods.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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