Intraoperative surgical navigation improves margin status in advanced malignancies of the anterior craniofacial area: A prospective observational study with systematic review of the literature and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The current scientific evidence suggests that surgical navigation (SN) can contribute to improve oncologic outcomes in sinonasal and craniofacial surgery. The present study investigated the feasibility of intraoperative SN and its role in improving the outcomes of surgically treated sinonasal and craniofacial tumors. This prospective study compared navigation-guided surgery for sinonasal or craniofacial malignancies with a pair-matched cohort (1:2 matching) of patients operated without SN. A systematic review of the literature was performed. Thirty-five patients who underwent navigation-guided surgery were included. The pair-matched control cohort included 70 patients operated without SN. The margin status analysis demonstrated a lower rate of positive margins (p = 0.013) in the SN group, especially in pT4 (p = 0.034), recurrent (p = 0.024), high-grade tumors (p = 0.043), and endoscopic-assisted open surgery (p = 0.035). The mean preoperative time did not show a significant difference between surgeries performed with or without SN (1.26 vs. 1.23 h, p = 0.445). However, surgeries utilizing SN had a significantly longer median duration compared to those without (8.10 vs. 6.00 h, p = 0.029). A total of 209 patients were included in the meta-analysis; 91 patients (43.5 %) underwent surgery with SN. The results of the meta-analysis showed an improvement in terms of negative margins rate with the use of SN (OR = 2.62; 95%-confidence interval: 1.33-5.17). In conclusion, intraoperative SN can contribute to achieve a clear margin resection, especially in locally advanced tumors, recurrences, highly aggressive histologies, and when endoscopic-assisted open surgery is employed.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».