One-Stage Soft Tissue Reconstruction Following Sarcoma Excision: A Personalized Multidisciplinary Approach Called “Orthoplasty”
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives. Wide surgical resection is a relevant factor for local control in sarcomas. Plastic surgery is mandatory in demanding reconstructions. We analyzed patients treated by a multidisciplinary team to evaluate indications and surgical approaches, complications and therapeutic/functional outcomes. Methods. We analyzed 161 patients (86 males (53%), mean age 56 years) from 2006 to 2017. Patients were treated for their primary tumor (120, 75.5%) or after unplanned excision/recurrence (41, 25.5%). Sites included lower limbs (36.6%), upper limbs (19.2%), head/neck (21.1%), trunk (14.9%) and pelvis (8.1%). Orthoplasty has been considered for flaps (54), skin grafts (42), wide excisions (40) and other procedures (25). Results. At a mean follow-up of 5.3 years (range 2–10.5), patients continuously showed no evidence of disease (NED) in 130 cases (80.7%), were alive with disease (AWD) in 10 cases (6.2%) and were dead with disease (DWD) in 21 cases (13.0%). Overall, 62 patients (38.5%) developed a complication (56 minor (90.3%) and 6 major (9.7%)). Flap loss occurred in 5/48 patients (10.4%). The mean Musculoskeletal Tumor Society (MSTS) and Toronto Extremity Salvage Score (TESS) was 74.8 ± 14 and 79.1 ± 13, respectively. Conclusions. Orthoplasty is a combined approach effective in management of sarcoma patients, maximizing adequate surgical resection, limb salvaging and functional recovery. One-stage reconstructions are technically feasible and are not associated with increased risk of complications.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle