Recommendations for laparoscopic liver resection: a report from the second international consensus conference held in Morioka.
Notice bibliographique
Résumé
The use of laparoscopy for liver surgery is increasing rapidly. The Second International Consensus Conference on Laparoscopic Liver Resections (LLR) was held in Morioka, Japan, from October 4 to 6, 2014 to evaluate the current status of laparoscopic liver surgery and to provide recommendations to aid its future development. Seventeen questions were addressed. The first 7 questions focused on outcomes that reflect the benefits and risks of LLR. These questions were addressed using the Zurich-Danish consensus conference model in which the literature and expert opinion were weighed by a 9-member jury, who evaluated LLR outcomes using GRADE and a list of comparators. The jury also graded LLRs by the Balliol Classification of IDEAL. The jury concluded that MINOR LLRs had become standard practice (IDEAL 3) and that MAJOR liver resections were still innovative procedures in the exploration phase (IDEAL 2b). Continued cautious introduction of MAJOR LLRs was recommended. All of the evidence available for scrutiny was of LOW quality by GRADE, which prompted the recommendation for higher quality evaluative studies. The last 10 questions focused on technical questions and the recommendations were based on literature review and expert panel opinion. Recommendations were made regarding preoperative evaluation, bleeding controls, transection methods, anatomic approaches, and equipment. Both experts and jury recognized the need for a formal structure of education for those interested in performing major laparoscopic LLR because of the steep learning curve.
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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 | 0,072 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».