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Enregistrement W7011444475

Masticatory function in patients treated for oral cancer

2019· dissertation· en· W7011444475 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasticatory forceTongueCancerMasticationChewing gum
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis describes the effect of oral oncological intervention on masticatory performance. It represents an attempt to study many factors that either improve or deteriorate masticatory performance, based on both objective and self-reported outcomes. The objectives were to identify factors that result in either a better or worse masticatory performance in patients who have been treated for oral cancer and to determine whether digitally planned reconstructions lead to better masticatory performance. Chapter 2 focuses on the association of a mixing-ability test developed by the UMC Utrecht. The test, which uses a two-colored wax tablet and self-reported food-type chewing ability, was assessed in 123 patients who had been treated for oral cancer. The test involving 20 chewing strokes revealed that patients with MAI scores below 20 were likely to be able to chew all food types, with patients scoring below 24 being able to chew only soft food types and those with scores of 24 and higher being unlikely to be able to chew either soft or solid food types. Chapter 3 focuses on the course of chewing performance in 123 people confronted with cancer of oral tissues up to five years after treatment. We found that chewing performance after treatment was significantly worse than it had been before treatment. Chapter 4 provides further elaboration on factors that influence chewing performance, as derived from Chapter 3. Longitudinal results were presented with regard to several tongue functions (i.e., tongue sensory function, mobility and force). Significant deterioration was found for all functional aspects of the tongue except tongue force, which was apparently not affected by either treatment or recovery. No recovery was observed for tongue mobility, thermal, or tactile sensory function. The mixed-model procedure demonstrated that the maximum bite force, prosthetic state, time after surgery, number of occlusal units, tumor location, tongue force, tactile, and thermal sensory function significantly influenced chewing performance. The complete model was translated into a tool for calculating the mixing ability index (masticatory performance outcome), thereby allowing investigation of the impact of all relevant factors under different circumstances. The tool is not predictive, and it is intended only to illustrate the effects of relevant factors. It can be opened by following the URL: http://maicalc.azurewebsites.net/ Chapters 5 and 6 report on the masticatory performance, bite force and health-related quality of life outcomes of digitally planned reconstructions versus conventional techniques respectively upper and lower jaw (Alberta Reconstructive Technique). The procedure includes digital planning to create surgical guides for performing tumor surgery, reconstruction, and immediate implant placement in the fibula in a single procedure. In both chapters, the number of included patients is low, thus firm conclusions may not be drawn. However, it seems that the digitally planned reconstructed patients have better masticatory function and bit force than the conventional groups.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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