A contemporary analysis of morbidity and outcomes in cytoreduction/hyperthermic intraperitoneal chemoperfusion
Notice bibliographique
Résumé
The risks and benefits of cytoreductive surgery combined with hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (CS/HIPEC) continue to be debated by the oncology community. A retrospective analysis of contemporary data (2003-2011) was performed to provide objective information regarding surgical morbidity, mortality, and survival for patients undergoing CS/HIPEC at a comprehensive cancer center. While procedure-associated morbidity was comparable to other major surgical oncology procedures, there was no operative or 30-day mortality and 60-day mortality was 2.7%. Increasing numbers of bowel resections were found to correlate to an increased incidence of deep surgical site infections (including abscess and enterocutaneous fistula) and need for reoperation which was in turn associated with a decreased overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Five-year OS rates varied by site of tumor origin and histology (disseminated peritoneal adenomucinosis [91.3%], Mesothelioma [80.8%], Appendiceal Adenocarcinoma [38.7%], and Colorectal Adenocarcinoma [38.2%]). With an acceptable morbidity and mortality rate, CS/HIPEC should be included as an effective treatment modality in the multidisciplinary care of select patients with peritoneal metastases.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».