Clinical Study of Sentinel Lymph Node Detection Using Photodynamic Eye for Abdominal Radical Trachelectomy
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the accuracy of predicting pelvic lymph node status using sentinel lymph node (SLN) biopsy with indocyanine green (ICG) and to examine the outcomes of SLN biopsy-guided abdominal radical trachelectomy (ART). Patients with stage IA2-IB2 cervical cancer from January 2009 to January 2021 were included. ICG was injected before ART and SLNs were identified, excised, and assessed intraoperatively using fast-frozen sections. Systemic pelvic lymphadenectomy was subsequently performed. The SLN detection rate, sensitivity, and false-negative rate were determined. Thirty patients desiring fertility preservation were enrolled, of whom 26 successfully completed ART and four underwent radical hysterectomies because of metastatic primary SLNs. Bilateral SLNs were identified in all patients. The sensitivity, false-negative rate, and negative predictive value were 100%, 7.7%, and 92.3%, respectively. Three (12%) patients were lost to follow-up: two relapsed and one died of tumor progression. Of the nine patients who tried to conceive after surgery, four achieved pregnancy and three delivered healthy live infants. In women with early-stage cervical cancer who desired to conserve fertility, SLN mapping with ICG had a very high detection rate, sensitivity, and low false-negative rate. SLN biopsy-guided ART is a feasible and accurate method for assessing pelvic node status.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».