Negative Predictive Value of Preoperative Computed Tomography in Determining Pathologic Local Invasion, Nodal Disease, and Abdominal Metastases in Gastric Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Before undergoing curative-intent resection of gastric adenocarcinoma (ga), most patients undergo abdominal computed tomography (ct) imaging to determine contraindications to resection (local invasion, distant metastases). However, the ability to detect contraindications is variable, and the literature is limited to single-institution studies. We sought to assess, on a population level, the clinical relevance of preoperative ct in evaluating the resectability of ga tumours in patients undergoing surgery. METHODS: In a provincial cancer registry, 2414 patients with ga diagnosed during 2005-2008 at 116 institutions were identified, and a primary chart review of radiology, operative, and pathology reports was performed for all patients. Preoperative abdominal ct reports were compared with intraoperative findings and final pathology reports (reference standard) to determine the negative predictive value (npv) of ct in assessing local invasion, nodal involvement, and intra-abdominal metastases. RESULTS: Among patients undergoing gastrectomy, the npv of ct imaging in detecting local invasion was 86.9% (n = 536). For nodal metastasis, the npv of ct was 43.3% (n = 450). Among patients undergoing surgical exploration, the npv of ct for intra-abdominal metastases was 52.3% (n = 407). CONCLUSIONS: Preoperative abdominal ct imaging reported as negative is most accurate in determining local invasion and least accurate in nodal assessment. The poor npv of ct should be taken into account when selecting patients for staging laparoscopy.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».