Risk Factors Associated With Circumferential Resection Margin Positivity in Rectal Cancer: A Binational Registry Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rectal cancer outcomes have improved with the adoption of a multidisciplinary model of care. However, there is a spectrum of quality when viewed from a national perspective, as highlighted by the Consortium for Optimizing the Treatment of Rectal Cancer data on rectal cancer care in the United States. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess and identify predictors of circumferential resection margin involvement for rectal cancer across Australasia. DESIGN: A retrospective study from a prospectively maintained binational colorectal cancer database was interrogated. SETTINGS: This study is based on a binational colorectal cancer audit database. PATIENTS: Clinical information on all consecutive resected rectal cancer cases recorded in the registry from 2007 to 2016 was retrieved, collated, and analyzed. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome measure was positive circumferential resection margin, measured as a resection margin ≤1 mm. RESULTS: A total of 3367 patients were included, with 261 (7.5%) having a positive circumferential resection margin. After adjusting for hospital and surgeon volume, hierarchical logistic regression analysis identified a 6-variable model encompassing the independent predictors, including urgent operation, abdominoperineal resection, open technique, low rectal cancer, T3 to T4, and N1 to N2. The accuracy of the model was 92.3%, with an receiver operating characteristic of 0.783 (p < 0.0001). The quantitative risk associated with circumferential resection margin positivity ranged from <1% (no risk factors) to 43% (6 risk factors). LIMITATIONS: This study was limited by the lack of recorded long-term outcomes associated with circumferential resection margin positivity. CONCLUSIONS: The rate of circumferential resection margin involvement in patients undergoing rectal cancer resection in Australasia is low and is influenced by a number of factors. Risk stratification of outcome is important with the increasing demand for publicly accessible quality data. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/A512.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».