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Enregistrement W4315865103 · doi:10.3390/curroncol30010084

A Planned Multidisciplinary Surgical Approach to Treat Primary Pelvic Malignancies

2023· article· en· W4315865103 sur OpenAlexvenueno aff
Andrea Sambri, Michele Fiore, Matteo Rottoli, Giuseppe Bianchi, Marco Pignatti, Marta Bortoli, Amelio Ercolino, Stefano Ancetti, Anna Myriam Perrone, Pierandrea De Iaco, Riccardo Cipriani, Eugenio Brunocilla, Davide María Donati, Mauro Gargiulo, Gilberto Poggioli, Massimiliano De Paolis

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePelvisOrthopedic surgerySubspecialtyHemipelvectomySurgeryMultidisciplinary approachGeneral surgerySoft tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pelvic anatomy poses great challenges to orthopedic surgeons. Sarcomas are often large in size and typically enclosed in the narrow confines of the pelvis with the close proximity of vital structures. The aim of this study is to report a systematic planned multidisciplinary surgical approach to treat pelvic sarcomas. Seventeen patients affected by bone and soft tissue sarcomas of the pelvis, treated using a planned multidisciplinary surgical approach, combining the expertise of orthopedic oncology and other surgeons (colleagues from urology, vascular surgery, abdominal surgery, gynecology and plastic surgery), were included. Seven patients were treated with hindquarter amputation; 10 patients underwent excision of the tumor. Reconstruction of bone defects was conducted in six patients with a custom-made 3D-printed pelvic prosthesis. Thirteen patients experienced at least one complication. Well-organized multidisciplinary collaborations between each subspecialty are the cornerstone for the management of patients affected by pelvic sarcomas, which should be conducted in specialized centers. A multidisciplinary surgical approach is of paramount importance in order to obtain the best successful surgical results and adequate margins for achieving acceptable outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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