Retrospective review of rectal cancer surgery in northern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Previous studies, including research published more than 10 years ago in Northern Alberta, have demonstrated improved outcomes with increased surgical volume and subspecialisation in the treatment of rectal cancer. We sought to examine contemporary rectal cancer care in the same region to determine whether practice patterns have changed and whether outcomes have improved. METHODS: We reviewed the charts of all patients with rectal adenocarcinoma diagnosed between 1998 and 2003 who had a potentially curative resection. The main outcomes examined were 5-year local recurrence (LR) and disease-specific survival (DSS). Surgeons were classified into 3 groups according to training and volume, and we compared outcome measures among them. We also compared our results to those of the previous study from our region. RESULTS: We included 433 cases in the study. Subspecialty-trained colorectal surgeons performed 35% of all surgeries in our study compared to 16% in the previous study. The overall 5-year LR rate and DSS in our study were improved compared to the previous study. On multivariate analysis, the only factor associated with increased 5-year LR was presence of obstruction, and the factors associated with decreased 5-year DSS were high-volume noncolorectal surgeons, presence of obstruction and increased stage. CONCLUSION: Over the past 10 years, the long-term outcomes of treatment for rectal cancer have improved. We found that surgical subspecialization was associated with improved DSS but not LR. Increased surgical volume was not associated with LR or DSS.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».