Impact of indocyanine green‐guided extended pelvic lymph node dissection during robot‐assisted radical prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the effectiveness of indocyanine green-guided extended pelvic lymph node dissection during robot-assisted radical prostatectomy for intermediate- to high-risk prostate cancer. MATERIALS AND METHODS: After institutional review board approval, between July 2017 and December 2018, we carried out 100 indocyanine green-guided extended pelvic lymph node dissections in patients with localized intermediate- and high-risk prostate cancer, using the Firefly (Novadaq Technologies, Mississauga, ON, Canada) and da Vinci Xi surgical system (Intuitive Surgical, Sunnyvale, CA, USA). Indocyanine green was injected transrectally using ultrasound sonography before each surgery. Then, lymphatic drainage patterns and pathological findings were recorded. RESULTS: Lymphatic drainage routes were successfully determined in 91 right-sided and 90 left-sided cases. Five main lymphatic pathways and sites were identified: (i) an internal route (57%); (ii) a lateral route (50%); (iii) a presacral route (20%); (iv) a paravesical artery site (20%); and (v) a pre-prostatic site (5%). Lymph node metastasis was positive in 15 patients, with 44 pathologically confirmed metastatic lymph nodes. Metastatic fluorescent lymph nodes were found in 15 out of 44 lymph nodes (34.1%). For sentinel lymph node identification, the 34% sensitivity and 64.8% specificity rates were detected in regard to identification of lymph node metastasis. CONCLUSIONS: Lymphatic drainage patterns from the prostate can be identified and classified using indocyanine green-guided extended pelvic lymph node dissections. Although the direct role of fluorescent lymph nodes in sentinel lymph node identification appears to be limited, the identification of lymphatic pathways could contribute to high-quality extended pelvic lymph node dissection during robot-assisted radical prostatectomy.
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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 ».