Early postoperative intraperitoneal chemotherapy for lower gastrointestinal neoplasms with peritoneal metastasis: a systematic review and critical analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early postoperative intraperitoneal chemotherapy (EPIC) can be used in combination with cytoreductive surgery (CRS) and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (HIPEC) to treat patients with peritoneal carcinomatosis (PC) of multiple origins. The present study is a systematic review to evaluate the role of EPIC after CRS + HIPEC for appendiceal and colorectal cancers with PC. CONTENT: We conducted a systematic search in PubMed according to the PRISMA guidelines and included all studies published before June 27 of 2019 comparing EPIC to HIPEC or the combination of both. Our search found 79 articles. After excluding non-relevant articles, a total of 13 retrospective clinical studies reporting on the efficacy and safety of EPIC compared to HIPEC or as a combination therapy for lower gastrointestinal neoplasms were analyzed. Initial EPIC reports led to its declined usage because of concerns with increased postoperative morbidity and uncertain added benefit on survival. Recent retrospective studies have been promising, showing significant improvements in OS and fewer issues with complications when adding EPIC to CRS + HIPEC. CONCLUSIONS: Current evidence is entirely retrospective and is conflicting. It is hoped that ongoing clinical trials and additional studies will clarify EPIC's role in the treatment of patients with PC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».