A standardized protocol for identifying and counting lymph nodes harvested by pelvic lymph node dissection at the time of radical cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lymph node counts have become a surrogate measure for the extent and quality of pelvic lymph node dissection (PLND) at radical cystectomy, but little consideration has been given to the methodology of lymph node processing. We report results from a prospective series comparing a conventional protocol for processing PLND specimens to a fat-emulsifying protocol. We hypothesized that the rate of node positivity would increase with the fat-emulsifying protocol. METHODS: Patients undergoing radical cystectomy for cTis-T4aN0-1M0 urothelial carcinoma of the bladder were eligible for this trial. Palpable lymph nodes were isolated from the PLND specimens in the conventional protocol. The remaining tissue was then processed with fat-emulsifying solution to identify further nodes visually. Nodal counts were compared between techniques. RESULTS: The median number of nodes counted in the PLND specimens of 26 patients was 24.5 (range: 20-40) with conventional processing and 37 (range: 24-52) with the fat-emulsifying solution (p < 0.001). Three patients had lymph node positive disease detected by conventional means, and a single patient was found to have a single positive node by the fat-emulsifying solution alone. The study was closed early after conducting a futility analysis. CONCLUSIONS: A fat-emulsifying protocol identified more lymph nodes than a conventional protocol and may be an appropriate method to standardize lymph node processing following PLND. However, we were unable to show that such a standardized approach significantly increased the rate of node positivity in patients undergoing radical cystectomy.
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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 | 0,013 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».