Minimally invasive left pancreatectomy for pancreatic ductal adenocarcinoma: review of the current literature
Notice bibliographique
Résumé
The minimally invasive approach has gained popularity in the last decades, even in complex abdominal surgery such as pancreatic resections. Currently, many meta-analyses focus on the benefits and advantages of the minimally invasive approach compared to open surgery, especially during left pancreatectomy (LP). Limited data on the oncological outcomes are available. The review aims to describe the surgical and oncological outcomes of the minimally invasive left pancreatectomy (MILP). The search terms were based on the final histological pathology (pancreatic adenocarcinoma) and the comparison of different surgical approaches (open vs. minimally invasive). The search strategy was constructed in PubMed and adapted to run across other database platforms, focusing on studies published until 2022. A total of 2,878 studies were selected and duplicates were removed. After title and abstract screening, 109 articles remained for full-text assessment, of which 28 met the eligibility criteria for this systematic review. Considering the study design, the studies were divided into retrospective (n = 15), prospective (n = 4), and 13 propensity score-matched (n = 9). The present review of the literature suggests that MILP is technically feasible and safe for treating body and tail pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). MILP did not have any impact on the major complications, reducing hospitalization. Regarding the oncological outcomes, the surgical technique did not have an impact on the R0 resection rate, lymph node harvested rate, use of adjuvant chemotherapy, and overall survival. Further prospective randomized trials remain indicated to assess the oncological impact of the MILP in patients with PDAC.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».