Management of rectal neuroendocrine tumours by transanal endoscopic microsurgery
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The objective of this study was to evaluate the safety and effectiveness of transanal endoscopic microsurgery for rectal neuroendocrine tumours. METHOD: A retrospective cohort study of all pathology-confirmed rectal neuroendocrine tumours treated by transanal endoscopic microsurgery from April 2007 to December 2020 at a tertiary care centre was performed. Demographic, clinical, radiographic and pathological data were collected. Characteristics of patients with recurrence were examined. Descriptive statistics were performed. RESULTS: There were 58 patients treated by transanal endoscopic microsurgery excision. Referrals were for primary excision (15, 25.9%), completion re-excision after incomplete endoscopic removal (38, 65.5%) or locally recurrent rectal neuroendocrine tumours (5, 8.6%). The mean age of patients was 56.4 ± 11.9 years and 26 patients were women (44.8%). Mean tumour size was 7.4 ± 3.8 mm (range 1.0-15.0 mm). Most (86.4%) were Grade 1 tumours. Mean operative time was 37.2 ± 17.2 min and 56 patients (96.6%) were discharged on the same day. All patients had negative margins on final pathology. Of the 38 patients who were referred for completion re-excision after incomplete endoscopic removal, eight (21.1%) had residual tumour on final pathology. Three recurrences were diagnosed at 2.1, 4.5 and 12.5 years after excision. All recurrences were from Grade 1 or 2 primary tumours, less than 2 cm, and diagnosed radiographically. CONCLUSION: To date, this is the largest North American study looking at transanal endoscopic microsurgery for rectal neuroendocrine tumours. This technique is effective in managing primary, incompletely excised and recurrent tumours with good clinical and oncological outcomes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».