International Preoperative Rectal Cancer Management: Staging, Neoadjuvant Treatment, and Impact of Multidisciplinary Teams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,001 | 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 découle