International Preoperative Rectal Cancer Management: Staging, Neoadjuvant Treatment, and Impact of Multidisciplinary Teams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known regarding variations in preoperative treatment and practice for rectal cancer (RC) on an international level, yet practice variation may result in differences in recurrence and survival rates. METHODS: One hundred seventy-three international colorectal centers were invited to participate in a survey of preoperative management of rectal cancer. RESULTS: One hundred twenty-three (71%) responded, with a majority of respondents from North America, Europe, and Asia. Ninety-three percent have more than 5 years' experience with rectal cancer surgery. Fifty-five percent use CT scan, 35% MRI, 29% ERUS, 12% digital rectal examination and 1% PET scan in all RC cases. Seventy-four percent consider threatened circumferential margin (CRM) an indication for neoadjuvant treatment. Ninety-two percent prefer 5-FU-based long-course neoadjuvant chemoradiation therapy (CRT). A significant difference in practice exists between the US and non-US surgeons: poor histological differentiation as an indication for CRT (25% vs. 7.0%, p = 0.008), CRT for stage II and III rectal cancer (92% vs. 43%, p = 0.0001), MRI for all RC patients (20% vs. 42%, p = 0.03), and ERUS for all RC patients (43% vs. 21%, p = 0.01). Multidisciplinary team meetings significantly influence decisions for MRI (RR = 3.62), neoadjuvant treatment (threatened CRM, RR = 5.67, stage II + III RR = 2.98), quality of pathology report (RR = 4.85), and sphincter-saving surgery (RR = 3.81). CONCLUSIONS: There was little consensus on staging, neoadjuvant treatment, and preoperative management of rectal cancer. Regular multidisciplinary team meetings influence decisions about neoadjuvant treatment and staging methods.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».