Free tissue transfer in reconstruction following soft tissue sarcoma resection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radical surgical resection remains the single-most important treatment in the curative multimodal therapy of soft tissue sarcomas. Refinements in surgical techniques have resulted in the development of function preserving approaches increasingly avoiding limb amputation. PATIENTS AND METHODS: The records of all patients (n = 34) who underwent microsurgical soft tissue coverage subsequent to primary resection of soft tissue sarcoma of the upper or lower limb from 1999 to 2009 are reviewed regarding postoperative complications, time until start of adjuvant radiation and functional outcome (Toronto Extremity Salvage Score, TESS). RESULTS: Thirty-four patients (range: 21-86 years) received a total of 35 free flaps. Complete tumor resection was obtained in 33 patients, one patient required re-excision ultimately resulting in tumor-free margin status (R0 resection). Major complications were encountered in four cases including one patient with complete flap loss requiring an additional free flap and three patients with partial flap loss requiring split-thickness skin graft procedures. Minor complications were observed in three patients (9%). Extremity salvage could be achieved in 33 patients with adequate postoperative ambulation (TESS 84 ± 18) and adequate use of the upper extremity (TESS 80 ± 22). One patient underwent amputation. Mean time until start of adjuvant radiotherapy was 37 days (range 24-56 days). CONCLUSION: A synergetic center-based interdisciplinary approach is crucial in therapeutical management of soft tissue sarcomas with the aim of R0 resection status and limb preservation. Plastic surgery contributes by offering microsurgical reconstruction using free tissue transfer, thus broadening surgical possibilities. This increases the chance of both adequate oncosurgical resection and limb preservation.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».