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Enregistrement W2767655363 · doi:10.1097/dcr.0000000000000857

Do Moderate Surgical Treatment Delays Influence Survival in Colon Cancer?

2017· article· en· W2767655363 sur OpenAlexaff
Kerollos Nashat Wanis, Sanjay V. Patel, Muriel Brackstone

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Colon & Rectum · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeColorectal cancerSurgical oncologyProportional hazards modelMultivariate analysisSurgeryInternal medicineSurvival analysisStage (stratigraphy)CancerSubgroup analysisProspective cohort studyCohort studyHazard ratioColectomyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies examining treatment delay and survival after surgical treatment of colon cancer have varied in quality and outcome, with little evidence available regarding the safety of longer surgical treatment wait times. OBJECTIVE: Our study examined the effect of surgical treatment wait times on survival for patients with stage I to III colon cancer. DESIGN: A subset cohort analysis was performed using data from a prospectively maintained database. SETTINGS: The study was conducted at a tertiary referral center. PATIENTS: Data on all of the patients undergoing elective surgery for stage I to III colon cancer from 2006 to 2015 were collected from a prospectively maintained clinical and administrative database. MAIN OUTCOME MEASURES: We examined the impact of prolonged wait time to surgery on disease-free and overall survival. Patients were divided into 2 groups based on a treatment wait time of ≤30 or >30 days and were compared using a Cox proportional hazards model. A subgroup analysis was performed using alternative treatment delay cutoffs of 60 and 90 days. RESULTS: There were 908 patients with stage I to III colon cancer treated over the study period, with a median treatment wait time of 38 days (interquartile range, 21-61 days); 368 patients were treated within 30 days, and 540 were treated beyond 30 days from diagnosis. In adjusted multivariate analysis, a treatment delay of >30 days was not associated with decreased disease-free survival (HR = 0.89 (95% CI, 0.61-1.3); p = 0.52) or overall survival (HR = 0.82 (95% CI, 0.63-1.1); p = 0.16). Likewise, subgroup analysis using alternative treatment delay cutoffs of 60 and 90 days did not demonstrate an adverse effect on survival. LIMITATIONS: This study was limited by retrospective analysis. CONCLUSIONS: Despite longer median treatment wait times from diagnosis to surgery, with the majority of patients exceeding 30 days and many experiencing delays of 2 to 3 months, no adverse impact on survival was observed. Patients who require additional consultations or investigations preoperatively may safely have their surgery moderately delayed to minimize their perioperative risk without any evidence that this will compromise treatment outcomes. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/A397.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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