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Enregistrement W4399389457 · doi:10.3390/biomedicines12061264

Navigating Complex Challenges: Preoperative Assessment and Surgical Strategies for Liver Resection in Patients with Fibrosis or Cirrhosis

2024· article· en· W4399389457 sur OpenAlexaff
Jennifer Kalil, Marc Deschênes, Hugo Perrier, Oran Zlotnik, Peter Metrakos

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityRoyal Victoria HospitalMcGill University Health CentreRoyal Victoria Regional Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirrhosisMedicineDecompensationResectionSurgical resectionLiver fibrosisLiver cancerPortal hypertensionHepatectomyGeneral surgerySurgeryIntensive care medicineCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review explores the intricacies of evaluating cirrhotic patients for liver resection while exploring how to extend surgical intervention to those typically excluded by the Barcelona Clinic Liver Cancer (BCLC) criteria guidelines by focusing on the need for robust preoperative assessment and innovative surgical strategies. Cirrhosis presents unique challenges and complicates liver resection due to the altered physiology of the liver, portal hypertension, and liver decompensation. The primary objective of this review is to discuss the current approaches in assessing the suitability of cirrhotic patients for liver resection and aims to identify which patients outside of the BCLC criteria can safely undergo liver resection by highlighting emerging strategies that can improve surgical safety and outcomes.

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)0,000
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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