Anatomic Diagram as a Novel Assessment Strategy for Subclinical Local Residual Disease in Sinonasal Squamous Cell Carcinoma and Intestinal‐Type Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».