Comparative Study of Short-Term Efficacy and Safety of Mitomycin versus Lobaplatin for Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy after Radical Surgery in Colorectal Cancer with High-Risk Factors for Peritoneal Carcinomatosis: A Propensity Score Matching Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The drug selection of radical surgery (RS), with hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (HIPEC), in pT4 colorectal cancer (CRC) remains controversial. Methods: Adverse events after HIPEC were estimated by common terminology criteria for adverse events version 5.0. The efficacy was evaluated using overall survival (OS) and recurrence-free rate (RFR). Propensity score matching (PSM) was used to reduce the influence of confounders between Mitomycin and Lobaplatin groups. Results: Of the 146 patients, from April 2020 to March 2021, 47 were managed with mitomycin and 99 with lobaplatin. There was no significant difference in the incidence of all adverse events between the two groups after PSM. OS and RFR were not significantly different between the two groups at 22 months (p = 0.410; p = 0.310). OS and RFR of the two groups also showed no significant difference for patients with T4a or T4b stage, tumor size < or ≥ 5 cm. Among patients with colon cancer, RFR at 22 months of the two groups was significantly different (100.0% vs. 63.2%, p = 0.028). Conclusions: In summary, the safety of mitomycin and lobaplatin for HIPEC was not different. Compared with lobaplatin, mitomycin for HIPEC after RS could benefit patients with colon cancer in RFR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».