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Enregistrement W2046870500 · doi:10.2106/jbjs.k.00971

Effects of Neoadjuvant Chemotherapy on Image-Directed Planning of Surgical Resection for Distal Femoral Osteosarcoma

2012· article· en· W2046870500 sur OpenAlexaff
Kevin B. Jones, Peter C. Ferguson, Brian Lam, David Biau, Sevan Hopyan, Benjamin Deheshi, Anthony M. Griffin, Lawrence M. White, Jay S. Wunder

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineIntraclass correlationChemotherapyOsteosarcomaMagnetic resonance imagingRadiologySurgeryNeoadjuvant therapyCancerBreast cancerInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Standard therapy for localized osteosarcoma includes neoadjuvant chemotherapy preceding local control surgery, followed by adjuvant chemotherapy. When limb-salvage procedures were being developed, preoperative chemotherapy allowed a delay in definitive surgery to permit fabrication of custom endoprosthetic reconstruction implants. One rationale for its continuation as the care standard has been the perception that it renders surgery easier and safer. Our objective was to compare surgical procedures planned on the basis of magnetic resonance images (MRIs) of distal femoral osteosarcomas acquired before neoadjuvant chemotherapy with surgical procedures planned on the basis of MRIs acquired after neoadjuvant chemotherapy as a measure of the surgically critical anatomic effects of the chemotherapy. METHODS: Twenty-four consecutive patients with distal femoral osteosarcoma had available digital MRIs preceding and following neoadjuvant chemotherapy. Thorough questionnaires were used to catalogue surgically critical anatomic details of MRI-directed surgical planning. Four faculty musculoskeletal oncologic surgeons and two musculoskeletal radiologists evaluated the blinded and randomly ordered MRIs. Interrater and intrarater reliabilities were calculated with intraclass correlation coefficients. The Student t test and chi-square test were used to compare pre-chemotherapy and post-chemotherapy continuous and categorical variables on the questionnaire. Mixed-effect regression models were employed to compare surgical procedures planned on the basis of pre-chemotherapy MRIs and with those planned on the basis of post-chemotherapy MRIs. RESULTS: The blinded reviews generated strong intraclass correlation coefficients for both interrater (0.772) and mean intrarater (0.778) reliability. The MRI-planned resections for the majority of tumors changed meaningfully after chemotherapy, but in inconsistent directions. On the basis of mixed-effect regression modeling, it appeared that more amputations were planned on the basis of post-chemotherapy MRIs. No other parameters differed in a significant and clinically meaningful fashion. Surgeons demonstrated their expectation that neoadjuvant chemotherapy would improve resectability by planning more radical surgical procedures on the basis of scans that they predicted had been obtained pre-chemotherapy. CONCLUSIONS: Surgeons can reliably record the anatomic details of a planned resection of an osteosarcoma. Such methods may be useful in future multi-institutional clinical trials or registries. The common belief that neoadjuvant chemotherapy increases the resectability of extremity osteosarcomas remains anecdotally based. Rigorous assessment of this phenomenon in larger cohorts and at other anatomic sites as well as re-evaluation of other arguments for neoadjuvant chemotherapy should be considered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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