Perioperative intraperitoneal chemotherapy for advanced gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background-Aims: Perioperative intraperitoneal chemotherapy either under normothermia during the early postoperative period (EPIC) or intraoperatively combined with heat (HIPEC) has been shown to improve survival after radical resection of advanced gastric cancer. The purpose of the study is to compare the effect of EPIC and HIPEC in patients undergoing D 2 gastrectomy for advanced gastric cancer. Patients-Methods: Patients that received EPIC after D 2 gastrectomy were retrospectively compared to those that received HIPEC after D 2 gastrectomy. The end point of the study was the assessment of survival, and recurrences. Results: The groups were comparable for age, gender, performance status, tumor anatomic distribution, stage, degree of differentiation, Lauren classification, hospital mortality, morbidity, and type of surgery. 5-year survival rate for HIPEC group was 68% and for EPIC group was 14% ( p =0.0054).The recurrence rate in EPIC group was 57.9% and in HIPEC group 17.4% ( p =0.001). Conclusions: Patients with advanced gastric cancer undergoing D 2 gastrectomy in combination with HIPEC have improved survival and lower recurrence rate as compared to those undergoing D 2 gastrectomy in combination with EPIC.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».