Personalized Decisional Algorithms for Soft Tissue Defect Reconstruction after Abdominoperineal Resection for Low-Lying Rectal Cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Abdominoperineal resection (APR)-the standard surgical procedure for low-lying rectal cancer (LRC)-leads to significant perineal defects, posing considerable reconstruction challenges that, in selected cases, necessitate the use of plastic surgery techniques (flaps). PURPOSE: To develop valuable decision algorithms for choosing the appropriate surgical plan for the reconstruction of perineal defects. METHODS: Our study included 245 LRC cases treated using APR. Guided by the few available publications in the field, we have designed several personalized decisional algorithms for managing perineal defects considering the following factors: preoperative radiotherapy, intraoperative position, surgical technique, perineal defect volume, and quality of tissues and perforators. The algorithms have been improved continuously during the entire period of our study based on the immediate and remote outcomes. RESULTS: In 239 patients following APR, the direct closing procedure was performed versus 6 cases in which we used various types of flaps for perineal reconstruction. Perineal incisional hernia occurred in 12 patients (5.02%) with direct perineal wound closure versus in none of those reconstructed using flaps. CONCLUSION: The reduced rate of postoperative complications suggests the efficiency of the proposed decisional algorithms; however, more extended studies are required to categorize them as evidence-based management guide tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».