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Enregistrement W4386608899 · doi:10.3389/fonc.2023.1257585

Effect of indocyanine green near-infrared light imaging technique guided lymph node dissection on short-term clinical efficacy of minimally invasive radical gastric cancer surgery: a meta-analysis

2023· review· en· W4386608899 sur OpenAlexaboutno aff
Sen Niu, Yuan Liu, Da Li, Yufan Sheng, Ye Zhang, Zeng-Yao Li, Songyun Zhao, Tong Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineLymph nodeIndocyanine greenDissection (medical)SurgeryCochrane LibraryAbdominal surgeryContext (archaeology)RadiologyRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: In recent years, the utilization of indocyanine green near-infrared (ICG NIR) light imaging-guided lymph node dissection in the context of minimally invasive radical gastric cancer has emerged as a novel avenue for investigation. The objective of this study was to assess the influence of employing this technique for guiding lymph node dissection on the short-term clinical outcomes of minimally invasive radical gastric cancer surgery. Methods: The present study conducted a comprehensive search for short-term clinical outcomes, comparing the group undergoing ICG NIR light imaging-guided lymph node dissection with the control group, by thoroughly examining relevant literature from the inception to July 2023 in renowned databases such as PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library. The primary endpoints encompassed postoperative complications, including abdominal infection, abdominal bleeding, pneumonia, anastomotic fistula, and overall incidence of complications (defined as any morbidity categorized as Clavien-Dindo class I or higher within 30 days post-surgery or during hospitalization). Additionally, secondary outcome measures consisted of the time interval until the initiation of postoperative gas and food intake, as well as various other parameters, namely postoperative hospital stay, operative time, intraoperative blood loss, total number of harvested lymph nodes, and the number of harvested metastatic lymph nodes. To ensure methodological rigor, the Cochrane Collaboration Risk of Bias Tool and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) were employed to assess the quality of the included studies, while statistical analyses were performed using Review Manager 5.4 software and Stata, version 12.0 software. Results: A total of 19 studies including 3103 patients were ultimately included (n=1276 in the ICG group and n=1827 in the non-ICG group). In this meta-analysis, the application of ICG near-infrared light imaging in minimally invasive radical gastric cancer surgery effectively improved the occurrence of postoperative Clavien-Dindo grade II or higher complications in patients (RR=0.72, 95% CI 0.52 to 1.00) with a statistically significant P=0.05; in reducing intraoperative blood loss and shortening While reducing intraoperative blood loss and shortening postoperative hospital stay, it could ensure the thoroughness of lymph node dissection in minimally invasive radical gastric cancer surgery (MD=5.575, 95% CI 3.677-7.473) with significant effect size (Z=5.76, p<0.00001). Conclusion: The utilization of indocyanine green near-infrared light imaging technology in the context of minimally invasive radical gastric cancer surgery demonstrates notable efficacy in mitigating the occurrence of postoperative complications surpassing Clavien-Dindo grade II, while concurrently augmenting both the overall quantity of lymph node dissections and the identification of positive lymph nodes, all the while ensuring the preservation of surgical safety. Furthermore, the implementation of this technique proves particularly advantageous in the realm of robotic-assisted radical gastric cancer surgery, thus bearing significance for enhancing the short-term prognostic outcomes of patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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