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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».