Minimally Invasive Surgery for Cervical Cancer in Light of the LACC Trial: What Have We Learned?
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is the most common gynecologic malignancy and the fourth most common cancer in women worldwide. Over the last two decades, minimally invasive surgery (MIS) emerged as the mainstay in the surgical management of cervical cancer, bringing advantages such as lower operative morbidity and shorter hospital stay compared to open surgery while maintaining comparable oncologic outcomes in numerous retrospective studies. However, in 2018, a prospective phase III randomized controlled trial, “Laparoscopic Approach to Carcinoma of the Cervix (LACC)”, unexpectedly reported that MIS was associated with a statistically significant poorer overall survival and disease-free survival compared to open surgery in patients with early-stage cervical cancer. Various hypotheses have been raised by the authors to try to explain these results, but the LACC trial was not powered to answer those questions. In this study, through an exhaustive literature review, we wish to explore some of the potential causes that may explain the poorer oncologic outcomes associated with MIS, including the type of MIS surgery, the size of the lesion, the impact of CO2 pneumoperitoneum, prior conization, the use of uterine manipulator, the use of protective measures, and the effect of surgical expertise/learning curve.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».