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Enregistrement W3034801146 · doi:10.2196/17976

Systemic Sentinel Lymph Node Detection Using Fluorescence Imaging After Indocyanine Green Intravenous Injection in Colorectal Cancer: Protocol for a Feasibility Study

2020· article· en· W3034801146 sur OpenAlexvenueno aff
Gabriel Liberale, Sophie Vankerckhove, Fikri Bouazza, María Gómez Galdón, Denis Larsimont, Michel Moreau, Pierre Bourgeois, Vincent Donckier

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndocyanine greenLymphMedicineSentinel lymph nodeLymph nodeColorectal cancerRadiologyFluorescence-lifetime imaging microscopyCancerPathologyBreast cancerInternal medicineFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nodal staging is a major concern in colorectal cancer as it is an important prognostic factor. Several techniques that could potentially improve patient treatment and prognosis have been developed to increase the accuracy of nodal staging. Sentinel lymph node detection has been shown to accurately reflect nodal status in various tumors and has become the standard procedure in nodal staging of breast cancer and melanoma. However, in colorectal cancer, sentinel lymph node detection techniques are still controversial as the sensitivity reported in the literature varies from one study to another. Recently, indocyanine green fluorescence-guided surgery has been reported to be a useful technique for detection of macroscopic and microscopic metastatic deposits in lymph nodes after intravenous administration of indocyanine green dye. However, no studies have focused on the potential role of sentinel lymph node detection after systemic administration of indocyanine green dye, so-called systemic sentinel lymph nodes, or on the correspondence between the identification of the sentinel lymph node by standard local injection techniques and the detection of fluorescent lymph nodes with this new approach. OBJECTIVE: The aim of this protocol is to validate the concept of sentinel lymph nodes identified by fluorescence imaging after intravenous injection of indocyanine green dye and to compare the sentinel lymph nodes identified by fluorescence imaging with sentinel lymph nodes detected by the standard blue dye technique. METHODS: This study (SeLyNoFI; Sentinel Lymph Nodes Fluorescence Imaging) is a diagnostic, single-arm, open-label feasibility study, including patients with colorectal adenocarcinoma with or without metastatic disease who are admitted for elective colorectal resection of the primary tumor. This study evaluates the feasibility of a new approach for improving the accuracy of nodal staging using fluorescence imaging after intravenous administration of indocyanine green dye. Sensitivity, positive predictive value, and accuracy of the classical blue dye technique and of the investigatory fluorescence imaging technique will be calculated. Translational research will be proposed, if applicable. RESULTS: As of June 2020, this study has been registered. Submission for ethical review is planned for September 2020. CONCLUSIONS: The potential correlation between the two different approaches to detect sentinel lymph nodes offers new strategies for improving the accuracy of nodal staging in colorectal cancer. This new concept of the systemic sentinel lymph node and a greater understanding of the interactions between systemic sentinel lymph nodes and standard sentinel lymph nodes may provide important information regarding the underlying mechanism of primary tumor lymphatic drainage. The enhanced permeability and retention effect can also play a role in the fluorescence of systemic sentinel lymph nodes, especially if these lymph nodes are inflamed. In this case, we can even imagine that this new technique will highlight more instances of lymph node-positive colorectal cancer. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/17976.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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