A narrative review of pelvic lymph node dissection in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pelvic lymph node dissection (PLND) is an important component in the staging and prognostication of prostate cancer. We performed a narrative review to assess the literature surrounding PLND: (I) the current guideline recommendations and contemporary utilization, (II) the calculation of patient-specific risk to perform PLND using available nomograms, (III) to review the extent of dissection, and its associated outcomes and complications. Due to the improved lymph node yield, better staging, and theoretical improvement in the control of micro-metastatic disease, guidelines have supported the use of (extended-) PLND in patients deemed to be at intermediate or high risk of lymph node involvement (often at a threshold of 5% on modern risk nomograms). However, in practice, real-world utilization of PLND varies considerably due to multiple reasons. Conflicting evidence persists with no clear oncological benefit to PLND, and a small, but important, risk of morbidity. Complications are rare, but include lymphoceles; thromboembolic events; and more rarely, obturator nerve, vascular, and ureteric injury. Furthermore, changing disease incidence and stage migration in the context of earlier detection overall have led to a decreased risk of nodal disease. The trade-offs between the benefits, harms, and risk tolerance/threshold must be carefully considered between each patient and their clinician.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».