Security and Feasibility of Laparoscopic Rectal Cancer Resection in Morbidly Obese Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rectal resection for cancer can be technically challenging, especially in the obese patient. While some have investigatedthe impact of laparoscopic surgery on rectal cancer, no study looked at the subgroup of morbidly obese patients.Objectives: Our goal was to evaluate feasibility and safety of laparoscopic rectal resection for cancer in this population.Methods: All morbidly obese patients, defined as a body mass index (BMI) of 40 kg/m2 or greater, undergoing laparoscopic rectalcancer resection for primary cancer between January 2006 and July 2013, were identified using medical records in a single academichospital center.Results: Thirteen patients underwent laparoscopic approach. The median BMI was 42.4 kg/m2. There were 4 conversions (30%).Anastomotic leak occurred in 2 patients (15.4%). TME was complete in only 9 patients (69.2%), with 3 patients with incomplete TMEbeing also in the conversion group. There was no mortality. There was no recurrence.Conclusions: This study suggests that laparoscopic rectal resection for cancer in morbidly obese patients is challenging and associatedwith a higher rate of conversion compared to patients with lower BMI. Mortality, morbidity and readmission rates are similarto the literature showing the same benefit for laparoscopic procedure.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».