Trends in surgical techniques for the treatment of esophageal and gastroesophageal junction cancer: the 2022 update
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the current practice in surgical techniques for esophageal and gastroesophageal junction cancer surgery worldwide and to compare the results to the previous surveys in 2007 and 2014. An online survey was sent out among surgical members of the International Society for Diseases of the Esophagus, the World Organization for Specialized Studies on Disease of the Esophagus, the International Gastric Cancer Association, the Association of Upper Gastrointestinal Surgery of Great Britain and Ireland and Dutch gastroesophageal surgeons via the network of the investigators. In total, 260 surgeons completed the survey representing 52 countries and 6 continents; Europe 56%, Oceania 14%, Asia 14%, South-America 9%, North-America 7%. Of the responding surgeons, 39% worked in a hospital that performed >51 esophagectomies per year. Total minimally invasive esophagectomy was the preferred technique (53%) followed by hybrid esophagectomy (26%) of which 7% consisted of a minimally invasive thoracic phase and 19% of a minimally invasive abdominal phase. Total open esophagectomy was preferred by 21% of the respondents. Total minimally invasive esophagectomy was significantly more often performed in high-volume centers compared with non-high-volume centers (P = 0.002). Robotic assistance was used in 13% during the thoracic phase and 6% during the abdominal phase. Minimally invasive transthoracic esophagectomy has become the preferred approach for esophagectomy. Although 21% of the surgeons prefer an open approach, 26% of the surgeons perform a hybrid procedure which may reflect further transition towards the use of total minimally invasive esophagectomy.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».