The Role of Staging Laparoscopy in Resectable and Borderline Resectable Pancreatic Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The study aimed to determine the additional value of staging laparoscopy in patients with pancreatic cancer deemed potentially resectable based on computed tomography imaging. METHODS: A systematic literature search was performed using MEDLINE and the Cochrane Register of Controlled Trials (January 1995 to June 2017). Primary outcome measures were the overall yield and sensitivity to detect non-resectable disease. Quality of studies was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: From 156 records, 15 studies including 2,776 patients met the inclusion criteria. In 12 studies, reporting outcomes on 1,756 patients with resectable disease after standard imaging, 350 (20%, range 14-38%) cases of non-resectable cancer were detected with staging laparoscopy. In 3 studies on 242 patients with locally advanced disease after standard imaging, staging laparoscopy detected metastases in 86 patients (36%). The failure rate of staging laparoscopy to detect non-resectable disease was 5% (64 of 1,406). CONCLUSION: Staging laparoscopy reduces the non-therapeutic laparotomy rate, and in locally advanced or borderline resectable disease, staging laparoscopy could more accurately select patients for neoadjuvant protocols.
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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 | 0,010 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».