Predictors of complication after groin dissection: A contemporary experience.
Notice bibliographique
Résumé
e21531 Background: Inguinal lymphadenectomy (ILND) has historically been associated with significant morbidity. The advent of sentinel node biopsy and selective dissection protocols have significantly decreased the frequency with which ILND is performed, reserving it for complex, recurrent disease. The study objective is to obtain contemporary morbidity rates for this complex procedure and to identify potentially preventable risk factors. Methods: Retrospective review of medical charts for all superficial, deep, and combination groin dissections performed for melanoma, sarcoma, and other rare cancers at a single, high-volume academic center between 01/2007 and 12/2020. Data points collected: patient, disease, surgery characteristics, and cancer outcomes. Outcome of interest: any complication within 30 days of surgery. Complications: wound infection, wound necrosis/disruption, seroma, drainage procedure, hematoma, lymphedema, and other. Multivariate logistic regression performed using SAS Enterprise 9.4. Results: : 139 cases were identified; type of dissection was 89, 12, and 38 for superficial, deep, and combined respectively. Melanoma accounted for 84.9% of cases, sarcoma for 8.6%. 56.1% of patients had an adverse postoperative event within 30 days. The majority of patients did not have a history of smoking, diabetes, cardiovascular disease, hypothyroidism, or radiation therapy. 61.2% were recurrent cancer cases with 56.8%, 19.4%, and 23.7% being clinically evident, radiological-only, and sentinel node positive disease respectively. Type and frequency of complications is reported in Table. Increasing age (OR: 1.04, 95CI: 1.01-1.07, P < 0.01) and number of positive lymph nodes harvested (OR: 1.22, 95CI: 1.00-1.50, P = 0.05) were associated with more complications. Deep dissection showed lower likelihood of complications than those with superficial (OR: 0.15, 95CI: 0.03-0.84, P < 0.05). Conclusions: A number of risk factors for complications were identified opening up opportunities for preventative intervention such as prehabilitation, use of frailty score, and neo-adjuvant therapy. Deep vein thrombosis, abscess, general deterioration, neuropathic pain, numbness. Frequency by occurrence, not patient. [Table: see text]
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».