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Enregistrement W2560672972 · doi:10.1097/sla.0000000000002099

Laparoscopic Intragastric Resection

2016· article· en· W2560672972 sur OpenAlexaff
Cindy Boulanger-Gobeil, Jean‐Pierre Gagné, François Julien, Valérie Courval, Kaitlyn Beyfuss, Shady Ashamalla, Julie Hallet

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Tumor Research and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryResection marginLimitingGastrointestinal functionLaparoscopyResectionStomachInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To present the technique for and early results of laparoscopic intragastric resection (LIGR). BACKGROUND: Treatment of confirmed or suspected submucosal gastric malignancies relies on clear margin resection, for which minimally invasive surgery is widely accepted. However, resection in some localization remains challenging. METHODS: We present the steps of LIGR for gastric submucosal tumors (GSMTs). We report the results of LIGR in consecutive patients operated at 2 institutions, including intraoperative, pathologic, 30-day major morbidity and mortality characteristics. RESULTS: After laparoscopic access to the abdominal cavity, cuffed gastric ports are placed to approximate the anterior gastric wall to the abdominal wall. A pneumogastrum is created. The tumor is resected in the submucosal plane and the deficit closed with intragastric suturing. Specimen extraction is performed perorally or through a gastrotomy site. In 8 proximal intraluminal GSMTs with median size of 3.1 cm (range: 1.8-6.0 cm), median operative time was 167.5 minutes (range: 120-300 mins). There was no major morbidity and no mortality. All resections were R0. CONCLUSIONS: We illustrate the technique of a novel, feasible, and safe minimally invasive approach to GSMTs. LIGR is an alternative to resect challenging GSMTs by limiting surgical invasiveness and preserving gastrointestinal function.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,292
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,098 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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