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Enregistrement W2000209714 · doi:10.1155/2015/715102

Real-Life Report on Chemoembolization Using DEBIRI for Liver Metastases from Colorectal Cancer

2015· article· en· W2000209714 sur OpenAlexaff
Michael D. Stutz, Aline Mamo, David Valenti, Anaïs Hausvater, Tatiana Cabrera, Peter Metrakos, Prosanto Chaudhury, G. Steacy, Evgenia Garoufalis, Petr Kavan

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research and Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerOncologyRadiologyCancerInternal medicineGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Transarterial chemoembolization (TACE) has been investigated in patients with liver metastases from colorectal cancer (LMCRC). Limited experience and available data suggest that TACE can achieve disease stabilization or improvement, even in heavily pretreated patients. Methods. Patients with LMCRC, ECOG 0-2, who failed at least 1 line of systemic chemotherapy, received embolizations with 2 mL of microspheres preloaded with 100 mg of irinotecan. Beads were delivered selectively into hepatic arteries. Primary endpoint was overall survival (OS), analyzed using the Kaplan-Meier method. Secondary endpoint was safety, assessed using CTCAE version 4.0. Results. 27 patients were treated using DEBIRI. Patient median age was 57 years (range was 45-82 years). The median number of total embolizations was 1.3 (range 1-3). The median OS was 5.4 months (95% CI; 1.1-22.7 months). The most reported postembolization events were nausea (8/27), vomiting (6/27), right upper quadrant pain (16/27), fatigue (9/27), and the development of ascites (6/27). 5/26 patients required hospitalization after TACE for severe pain. Hospitalization was also required for 1 case of allergic reaction and 1 case of infection. Conclusion. Our data suggest that TACE with DEBIRI could be efficacious in a palliative setting for patients with LMCRC, but they do not necessarily support routine use in clinical practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,351
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,086 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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