Diagnostic Laparoscopy with Ultrasound Still Has a Role in the Staging of Pancreatic Cancer: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Background. The reported incidence of noncurative laparotomies for pancreatic cancer using standard imaging (SI) techniques for staging remains high. The objectives of this study are to determine the diagnostic accuracy of diagnostic laparoscopy with ultrasound (DLUS) in assessing resectability of pancreatic tumors. Study Design. We systematically searched the literature for prospective studies investigating the accuracy of DLUS in determining resectability of pancreatic tumors. Results. 104 studies were initially identified and 19 prospective studies (1,573 patients) were included. DLUS correctly predicted resectability in 79% compared to 55% for SI. DLUS prevented noncurative laparotomies in 33%. Of those, the most frequent DLUS findings precluding resection were liver metastases, vascular involvement, and peritoneal metastases. DLUS had a morbidity rate of 0.8% with no mortalities. DLUS remained superior to SI when analyzing studies published only in the last five years (100% versus 81%), enrolling patients after the year 2000 (74% versus 58%), or comparing DLUS to modern multidimensional CT (100% versus 78%). Conclusion. DLUS seems to still have a role in the preoperative staging of pancreatic cancer. With its ability to detect liver metastases, vascular involvement, and peritoneal metastases, the use of DLUS leads to less noncurative laparotomies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».