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Enregistrement W2921129077 · doi:10.7869/tg.421

Determinants of the approach for hepatectomy

2017· article· en· W2921129077 sur OpenAlexaff
Dinesh Zirpe

Notice bibliographique

RevueTropical Gastroenterology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatectomyOutcome (game theory)Prospective cohort studyMedicineComputer scienceInternal medicineSurgeryMathematicsResection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The anterior approach (AA) technique has been advocated recently for right hepatectomy. However, the indications to opt for AA or conventional approach (CA) remain inconsistent. Objective: To evaluate preoperative factors influencing the approach for hepatectomy. Methods: A prospective study was performed on 17 patients who underwent hepatic resection from January 2014 to December 2015. All patients were planned to undergo hepatectomy with CA. The decision to adopt an AA was determined by the operating surgeon at the time of laparotomy when mobilization of the tumor before parenchymal transection was considered dangerous or difficult. Results: Comparing the pre operative characteristics of AA group with CA, there was no significant difference except for the total liver volume (TLV) (p = 0.0001), Tumor volume (TV) (p = 0.0001), and Largest Tumor Dimension (LTD) (p = 0.0001). Using Receiver Operating Characteristic Curve the volume with optimal sensitivity and specificity which may alter the intra-operative plan from conventional to anterior approach was at 1858 cc, 1130 cc and 11 cm for TLV, TV and LTD respectively. Outcome of hepatectomy in both groups were comparable to each other and to the available data. Conclusion: Of all the analyzed preoperative factors which may affect the approach for hepatectomy TLV, TV and LTD appear to be significant determinant factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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