Staging and Surgical Approaches in Gastric Cancer: A Clinical Practice Guideline
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resection is the cornerstone of cure for gastric adenocarcinoma; however, several aspects of surgical intervention remain controversial or are suboptimally applied at a population level, including staging, extent of lymphadenectomy (lnd), minimum number of lymph nodes that have to be assessed, gross resection margins, use of minimally invasive surgery, and relationship of surgical volumes with patient outcomes and resection in stage iv gastric cancer. METHODS: Literature searches were conducted in databases including medline (up to 10 June 2016), embase (up to week 24 of 2016), the Cochrane Library and various other practice guideline sites and guideline developer Web sites. A practice guideline was developed. RESULTS: One guideline, seven systematic reviews, and forty-eight primary studies were included in the evidence base for this guidance document. Seven recommendations are presented. CONCLUSIONS: All patients should be discussed at a multidisciplinary team meeting, and computed tomography (ct) imaging of chest and abdomen should always be performed when staging patients. Diagnostic laparoscopy is useful in the determination of M1 disease not visible on ct images. A D2 lnd is preferred for curative-intent resection of gastric cancer. At least 16 lymph nodes should be assessed for adequate staging of curative-resected gastric cancer. Gastric cancer surgery should aim to achieve an R0 resection margin. In the metastatic setting, surgery should be considered only for palliation of symptoms. Patients should be referred to higher-volume centres and those that have adequate support to manage potential complications. Laparoscopic resections should be performed to the same standards as those for open resections, by surgeons who are experienced in both advanced laparoscopic surgery and gastric cancer management.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».