Adequate gross resection margin length ensuring pathologically complete resection in gastrectomy for gastric cancer: A systematic review and <scp>meta‐analysis</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Aim: A positive resection margin (RM) is associated with poor survival after gastrectomy for gastric cancer (GC). However, the adequate RM length to avoid a positive RM remains controversial. We performed a systematic review to examine the RM length required to avoid a positive RM in gastrectomy for GC. Methods: This systematic review involved all relevant articles identified in PubMed, the Cochrane Library, Web of Science, and ClinicalTrials.gov until August 2023. The incidence of a positive RM related to the RM length and the possible incidence of a positive RM estimated from the discrepancy between the gross and pathological RM length were evaluated. The Newcastle-Ottawa Scale was used to quantify study quality. Results: Thirteen studies involving 8983 patients were analyzed. Investigation of the incidence of a positive RM in relation to the RM length showed that a proximal RM length of 6 cm guaranteed a negative RM in gastrectomy. Analyses of the possible incidence of a positive RM revealed that a negative RM would be guaranteed if the proximal RM length was 6 cm in distal gastrectomy, if the esophageal resection length was 2 cm in total gastrectomy for GC without esophageal invasion and 2.5 cm in total or proximal gastrectomy for GC with esophageal invasion or esophagogastric junction cancer, and if the distal RM length was 4 cm in proximal gastrectomy for early GC. Conclusions: The adequate RM lengths to ensure a pathologically negative RM in each type of gastrectomy for GC were herein suggested.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».