Sentinel lymph node in vulvar cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to assess the feasibility, efficacy, and accuracy of the sentinel lymph node (SLN) procedure in vulvar cancer. METHODS: From April 2004 to September 2006, all patients with vulvar cancer, clinical stages I and II, underwent SLN detection, followed by a complete inguinofemoral lymphadenectomy. Demographic, surgical, and pathologic data on all patients were prospectively entered in a database. RESULTS: Forty-two patients underwent the SLN procedure. One patient was excluded from further analysis due to metastases to the vulva. The detection rate for at least 1 SLN per patient was 95%, with bilateral SLNs detected in 46% of patients. There was a trend toward improved ability to detect bilateral SLNs and proximity of the cancer to the midline (r = 0.996; P = .057). No contralateral SLNs were identified in patients with lateral vulvar lesions (>1 cm from the midline). For 'close-to-midline' (< or =1 cm from the midline) lesions, SLNs were detected in 93% of ipsilateral groins and bilateral SLNs were found in 46% of patients, whereas lesions abutting the midline had unilateral and bilateral SLN detected in 100% and 93%, respectively. Sixteen of 41 patients (39%) and 18 of 68 groins (26%) revealed metastatic disease in the lymph nodes; all were correctly identified by the SLN procedure. There were no false-negative SLN results. CONCLUSIONS: SLN dissection is feasible and safe to perform in vulvar cancer. The ability to identify bilateral sentinel inguinal lymph nodes appears to be related to the proximity of the vulvar cancer to the midline.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».