Retroperitoneal pelvic tumours in women: diagnostic and therapeutic challenges.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gynaecologic pelvic tumours are very common and they can present with a variety of symptoms depending on their size, location, pathophysiology and histogenesis. Infrequently, some pelvic tumours are found in the retroperitoneal space presenting with similar symptoms. Our objective is to present our experience and review of pertinent literature on miscellaneous retroperitoneal tumours. METHODS: Four women with retroperitoneal tumours (one schwannoma, one granulosa cell tumour and two hindgut (tail gut) cysts)) were encountered during routine laparoscopy (3 cases) and laparotomy (one case). Following multidisciplinary consultation and additional imaging, all tumours were removed by laparotomy with one case provoking litigation due to ureteral and bowel injury. RESULTS: Using these four cases, and additional cases from the literature, we highlight the potential pitfalls and provide an algorithm to minimize risks and adverse clinical and legal outcomes associated with unexpected retroperitoneal tumours. The algorithm includes resisting the impulse/temptation to remove or biopsy these tumours, requesting intra-operative consultation(s), obtaining additional detailed imaging to characterize these tumours, providing appropriate counselling to patients, obtaining informed consent, and consulting the appropriate surgical teams. At times, an interdisciplinary approach may prove to be the best course of action in order to optimize treatment and ensure patient safety. CONCLUSION: If a retroperitoneal tumour is unexpectedly encountered, it is imperative to have intra-operative consultation (if available), to not attempt excision or biopsy, and to subsequently obtain post-operative multidisciplinary consultations, specific imaging, and information gathering in order to treat these heterogeneous masses as safely as possible.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».