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Enregistrement W2734720250 · doi:10.1007/s00268-017-4119-z

Laparoscopic Compared to Open Repeat Hepatectomy for Colorectal Liver Metastases: a Multi‐institutional Propensity‐Matched Analysis of Short‐ and Long‐Term Outcomes

2017· article· en· W2734720250 sur OpenAlexaff
Julie Hallet, António Sá Cunha, Daniel Cherqui, Brice Gayet, Diane Goèré, Philippe Bachellier, Alexis Laurent, David Fuks, Françis Navarro, Patrick Pessaux, Delphine Lignier, Jean Marc Regimbeau, J. Barbieux, Émilie Lermite, Antoine Hamy, F. Mauvais, Irchid Al Naasan, Daniel Azoulay, Philippe Compagnon, Chétana Lim, Mohammed Sbai Idrissi, Frédéric Martin, J. Atger, J Baulieux, Benjamin Darnis, Jean Yves Mabrut, Vahan Képénékian, Julie Périnel, Mustapha Adham, Olivier Gléhen, Michel Rivoire, Jean Hardwigsen, Anaïs Palen, Émilie Grégoire, Yves Patrice LeTreut, Jean‐Robert Delpéro, Olivıer Turrini, Astrid Herrero, Fabrizio Panaro, Ahmet Ayav, Laurent Bresler, Philippe Rauch, François Guillemin, Frédéric Marchal, Jean Gugenheim, Antonio Iannelli, Stéphane Benoist, Antoine Brouquet, Marc Pocard, Réa Lo Dico, Olivier Scatton, Olivier Soubrane, Jean‐Christophe Vaillant, Tullio Piardi, D. Sommacale, Réza Kianmanesh, La Roche‐sur‐Yon, Michel Comy, Élie Oussoultzoglou, Pietro Addeo, Dimitrios Ntourakis, Patrick Pessaux, Didier Mutter, Jacques Marescaux, Loïc Raoux, Bertrand Suc, Fabrice Muscari, Georges Elhomsy, Maximiliano Gelli, René Adam, Denis Castaing, Gabriella Pittau, Oriana Ciacio, Éric Vibert, Dominique Elias, Fabrizio Vittadello

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatectomyPropensity score matchingAbdominal surgeryLaparoscopySurgeryCohortRetrospective cohort studyCardiac surgeryInternal medicineVascular surgeryGastroenterologyResection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: While uptake of laparoscopic hepatectomy has improved, evidence on laparoscopic re-hepatectomy (LRH) for colorectal liver metastases (CRLMs) is limited and has never been compared to the open approach. We sought to define outcomes of LRH compared to open re-hepatectomy (ORH). METHODS: Patients undergoing re-hepatectomy for CRLM at 39 institutions (2006-2013) were identified. Primary outcomes were 30-day post-operative overall morbidity, mortality, and length of stay. Secondary outcomes were recurrence and survival at latest follow-up. LRHs were matched to ORHs (1:3) using a propensity score created by comparing pre-operative clinicopathologic factors (number and size of liver metastases and major hepatectomy). RESULTS: Of 376 re-hepatectomies included, 27 were LRH, including 1 (3.7%) conversion. The propensity-matched cohort included 108 patients. Neither median operative time (252 vs. 230 min; p = 0.82) nor overall 30-day morbidity (48.1 vs. 38.3%; p = 0.37) differed. Non-specific morbidity (including cardiac, respiratory, infectious, and renal events) decreased with LRH (11.1 vs. 30.9%, p = 0.04), while surgical-specific morbidity, including liver insufficiency, was higher (44.4 vs. 22.2%, p = 0.03). One ORH and 0 LRH suffered 30-day mortality. Median length of stay (9 vs. 12 days; p = 0.60) was comparable. At latest follow-up, 26 (96.3%) LRH and 67 (82.7%) ORH patients were alive. Eight (29.6%) LRH and 36 (44.4%) ORH patients were alive without disease. CONCLUSION: LRH for recurrent CRLM was associated with overall short-term outcomes comparable to ORH, but different morbidity profiles. While it may offer a safe and feasible approach, further insight is necessary to better define patient selection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,079 · 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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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