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Enregistrement W4395676460 · doi:10.1097/js9.0000000000001458

Impact of blood salvage therapy during oncologic liver surgeries on allogenic transfusion events, survival, and recurrence: an ambidirectional cohort study

2024· article· en· W4395676460 sur OpenAlexafffund
Liav Lugassy, Samuel L. Marion, F. Balthazar, Sonia Gabriela Cheng Oviedo, Yves Collin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésMedicineAutologous bloodBlood transfusionSurgeryCohortSalvage therapyCohort studyInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The use of autologous blood transfusions in oncologic surgeries is somewhat controversial due to the potential risk of disease dissemination through the salvage process. On the other hand, autologous blood transfusion can prevent the potential negative effects of allogenic blood transfusions and reduce use of valuable resources. METHODS: This study included 106 adult patients who underwent oncologic liver surgery at our institution between December 2015 and June 2019. The patients were divided into two groups: the Cell Saver group (operated between January 2018 and June 2019) and the control group (operated between December 2015 and December 2017). The Cell Saver device was present in the operating room for the Cell Saver group, and blood was retransfused if a certain amount of blood loss occurred. Data analysis focused on outcomes such as blood transfusion requirements, overall survival, recurrence-free survival, hemoglobin levels, hospital stay, and complications. Patient records provided relevant information on demographics, surgery details, pathology, and outcomes for both groups. RESULTS: Autologous blood transfusion was found to reduce the amount of blood units needed (4.0 units (control group) versus 0.4 units (Cell Saver group) P =0.029. Kaplan-Meier curves showed no difference for both overall survival 471.6 days (Cell Saver group) versus 468.3 days (control group) ( P =0.219) and 488.9 days (Cell Saver group) versus 487.2 days (control group) ( P =0.993) and disease-free survival ( P =0.553) and ( P =0.735) for primary hepatic tumors and hepatic metastasis respectively between the Cell Saver and control groups. Overall survival regardless of the type of tumor was similar to the control group (485.4 days vs. 481.9 days) ( P =0.503). Survival was significantly lower for minor hepatectomies (516.0 days vs. 517.4 days) ( P =0.050) in the Cell Saver group, major hepatectomies showed no difference in overall survival (470.2 days vs. 466.4 days) ( P =0.868). No impact on disease recurrence was found between patients who received autologous blood transfusions versus those who did not. CONCLUSION: The use of Cell Saver should not be avoided in oncologic surgeries of the liver. Use of Cell Saver for major hepatectomies might be more beneficial as OS was significantly lower for the Cell Saver group for patients who underwent minor hepactomies. Further research is needed to explain this conflicting result. Nonetheless, the use of Cell Saver in autologous blood transfusions can reduce the use of valuable resources and the risks associated with allogenic blood transfusions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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