Anatomical characterization of the inguinal lymph nodes using microcomputed tomography to inform radical inguinal lymph node dissections in penile cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVES: Radical inguinal lymph node dissections (rILND) for penile cancer risk significant postoperative lymphocele and lymphedema. However, reducing the risk of lymphatic complications is limited by our understanding of lymphatic anatomy. Therefore, this study aims to elucidate the lymphatic anatomy within the current surgical borders of a rILND. METHODS: To visualize the position of the lymph nodes, tissue packets excised from the inguinal region of five fresh, male cadavers were imaged using microcomputed tomography (µCT). To standardize the position, rotation and size between specimens, each lymph node packet was aligned using a Generalized Procrustes analysis. RESULTS: There was a median of 13.5 lymph nodes (range = 8-18) per packet, with the majority (99%) clustered within a 6 cm radius of the saphenofemoral junction; a region 39%-41% smaller than current surgical borders. No difference existed between the number of nodes between sides, or distribution around the saphenofemoral junction. CONCLUSIONS: This study provides the first 3D, in situ, standardized characterization of lymph node anatomy in the inguinal region using µCT. By using knowledge of the normal lymphatic anatomy, this study can help inform the reduction in borders of rILND to limit disruption and ensure a complete lymphadenectomy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».