Identification of Grossing Criteria for Intraoperative Evaluation by Frozen Section of Lung Cancer Resection Margins
Notice bibliographique
Résumé
Because of a lack of official guidelines, systematic use of intraoperative frozen section for the evaluation of surgical margins in lung oncology constitutes standard practice in many pathology departments. This costly and time-consuming procedure seems unjustified as reported rates of positive margins remain low. We aimed to evaluate clinicopathologic criteria associated with positive margins and establish evidence-based recommendations regarding the use of frozen sections. This retrospective cohort included 1903 consecutive patients with a lung resection for malignant neoplasm between 2006 and 2015. Clinicopathologic data were retrieved from medical files. Univariate and multivariate analyses were used to identify variables associated with a positive margin. Receiver operating characteristic curves and a probability table of positive margins based on tumor-margin distance were created. Our results were confirmed in a validation cohort of 27 patients with positive margins. The rate of positive margins was 3.8%. A positive margin status changed the surgical management in 48.6% of patients. A short macroscopic tumor-margin distance was associated with a higher risk of positive bronchovascular and parenchymal margins in univariate and multivariate analyses. Selecting a 2.0 cm tumor-margin distance cut-off for performing a frozen section would result in a 55.3% reduction of intraoperative evaluations, with a risk of missing a positive margin of 0.61%. Overall, we showed that systematic use of frozen section for intraoperative evaluation of surgical margins is unnecessary. A better selection of patients with a higher risk of a positive margin can be achieved with tumor-margin distance as a simple gross evaluation parameter.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».