Peritoneal carcinomatosis index predicts survival in colorectal patients undergoing HIPEC using oxaliplatin: a retrospective single-arm cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peritoneal carcinomatosis (PC) from colorectal cancer is associated with poor prognosis. Cytoreductive surgery (CRS) combined with hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (HIPEC) has improved survival for patients with colorectal peritoneal carcinomatosis. However, standardization of HIPEC protocols, including which chemotherapeutic agent to use, is lacking in the literature. Therefore, we sought to report survival outcomes from colorectal cancer patients undergoing CRS/oxaliplatin-based HIPEC at our institution over the last 10 years. METHODS: Colorectal PC patients treated with CRS/oxaliplatin-based HIPEC 2004-2015 were included. Demographic, clinical, and oncologic data were abstracted from the medical record. Overall (OS) and disease-free survival (DFS) were calculated using Kaplan-Meier analysis. Univariate/multivariate Cox regression analysis was done. RESULTS: Laparotomy was performed in 113 patients for colorectal PC; 91 completed a curative intent CRS/HIPEC. At 3 and 5 years, OS for the CRS/HIPEC cohort was 75% and 55%, and DFS was 50% and 25%, respectively. On multivariate analysis, incremental increases in peritoneal carcinomatosis index (PCI) were associated with worse OS (p = 0.0001) and DFS (p = 0.0001). Grade III/IV complications were also associated with worse OS. CONCLUSIONS: A standardized regimen of CRS and oxaliplatin-based HIPEC for colorectal PC is effective with favorable OS and DFS and acceptable complication rates.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».