Long-term outcomes of patients with 10 or more colorectal liver metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the number of colorectal liver metastases (CLM) is decreasingly considered as a contraindication to surgery, patients with 10 CLM or more are often denied liver surgery. This study aimed to evaluate the outcome after liver surgery and to identify prognostic factors of survival in such patients. METHODS: The study population consisted of a multicentre cohort of patients with CLM (N=12 406) operated on, with intention to resect, from January 2005-June 2013 and whose data were prospectively collected in the LiverMetSurvey registry. RESULTS: Overall, the group ⩾10 CLM (N=529, 4.3%) experienced a 5-year overall survival (OS) of 30%. A macroscopically complete (R0/R1) resection (72.8% of patients) was associated with a 3- and 5-year OS of 61% and 39% vs 29% and 5% for R2/no resection patients (P<0.0001). At multivariate analysis, R0/R1 resection emerged as the strongest favourable factor of OS (HR 0.35 (0.26-0.48)). Other independent favourable factors were as follows: maximal tumour size <40 mm (HR 0.67 (0.49-0.92)); age <60 years (HR 0.66 (0.50-0.88)); preoperative MRI (HR 0.65 (0.47-0.89)); and adjuvant chemotherapy (HR 0.73 (0.55-0.98)). The model showed that 5-year OS rates of 30% was possible provided R0/R1 resection associated with at least an additional favourable factor. CONCLUSIONS: Liver resection might provide long-term survival in patients with ⩾10 CLM staged with preoperative MRI, provided R0/R1 resection followed by adjuvant therapy. A validation of these results in another cohort is needed.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».