The current role of intraoperative ultrasound during the resection of colorectal liver metastases: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Liver resections with negative margins improve survival in patients with colorectal liver metastases (CRLM). Intraoperative ultrasound (IOUS) is a valuable tool that gives information about lesions that ultimately changes surgical strategy to ensure complete removal, which subsequently improves disease free survival (DFS). METHODS: A retrospective review of patients who underwent a resection for CRLM from 2009 to 2012 was completed to determine the impact of IOUS. RESULTS: A total of 103 patients had a hepatic resection for CRLM. All patients had preoperative imaging to assist with operative planning. IOUS was performed in 72 cases. Surgical strategy changed in 31 (43.1%) cases with IOUS, compared to three (9.7%) with no IOUS (P < 0.001). A new lesion was detected in 13 (18.1%) of the cases. A higher proportion of nonanatomic liver resections were performed in the IOUS group (N = 27, 37.5%) compared to the non-IOUS group (N = 6, 19.4%) (P = 0.07). CONCLUSION: Achievement of a negative resection margin was comparable between the two groups. However, there was a trend toward improved DFS in the IOUS group. Despite advances in preoperative imaging, IOUS demonstrates utility in providing novel information that allows removal of the entire tumor burden, using parenchymal-preserving techniques when feasible, leading to improved DFS.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».