Minimally invasive cytoreduction for advanced-stage ovarian cancer—a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Ovarian cancer is associated with high morbidity and mortality. Traditional open surgical approaches for ovarian cancer often entail extensive radical surgery leading to prolonged recovery times. Minimally invasive surgery (MIS) has become a promising alternative for gynecological malignancies, offering potential benefits such as reduced perioperative morbidity, faster recovery, and comparable oncologic outcomes. Despite increasing adoption, the role of MIS in the management of ovarian cancer requires further elucidation. This narrative review aims to summarize the current evidence on the role of MIS in the treatment of advanced-stage ovarian cancer. Specifically, it seeks to evaluate the feasibility, and oncologic outcomes associated with MIS approaches, including laparoscopic and robotic-assisted techniques. Methods: A narrative review was performed, including all pertinent publication pertaining to MIS cytoreduction for advanced stage ovarian cancer. We did not follow a systematic review pathway and included all study designs. Key Content and Findings: MIS cytoreduction for advanced stage ovarian cancer is feasible and gaining popularity, mainly in the context of increased utilization of neoadjuvant chemotherapy. No level I evidence is available regarding the oncological safety of this approach, but notwithstanding a significant risk of selection bias, retrospective data suggest that the progression-free survival and overall survival might not be jeopardised. Conclusions: In an era where lifespan, but also health span are gaining importance, tailored cytoreductive surgery using MIS could be of value for selected patients, aiming to minimize morbidity and maximize quality of life in advanced stage ovarian cancer without compromising oncologic outcomes. Based on the available published literature, MIS cytoreduction, mainly since the introduction of neo-adjuvant chemotherapy and the robotic platform, is a promising option for patients and warrants further investigation.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».