Optimal surgical approach for digestive neuroendocrine neoplasia primaries: Oncological benefits versus short and long-term complications
Notice bibliographique
Résumé
The rising incidence and the accumulating prevalence of neuroendocrine neoplasia (NEN) in the population makes this a common, prevalent and a clinically relevant disease group. Surgical resection represents the only potentially curative treatment for digestive NENs. Thus, resection should in principle be considered for all patients with NEN, although taking the patients age, relevant comorbidity, and performance status into account for operability. Patients with insulinomas, NEN of the appendix and rectal NENs are usually cured by surgery alone. However, less than a third of patients are amendable to curative surgery alone at time of diagnosis. Furthermore, recurrence is common and may occur years after primary surgery, hence the long follow-up time recommended in most NENs (>10 years). As many patients with NENs present with locoregional or metastatic disease, there is considerable debate regarding the role of debulking surgery in these settings. However, good long-term survival can be achieved in a considerable proportion of patients, with 50-70% alive up to 10 years after surgery. Location and grade are the main determinants of long-term survival. Here we present considerations to surgery for primary neuroendocrine tumors in the digestive tract.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».