Oncologic and Operative Outcomes of Robotic Staging Surgery Using Low Pelvic Port Placement in High-Risk Endometrial Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Upper para-aortic lymph node dissection (PALND) is one of the most challenging gynecologic robotic procedures. This study aimed to evaluate the oncologic and operative outcomes of robotic staging surgery, including upper PALND, using low pelvic port placement (LP3) in 22 patients with high-risk endometrial cancer. High-risk was defined as patients who showed deep myometrial invasion with grade III, cervical involvement, or high-risk histology. The mean patient age and body mass index were 58 years and 24 kg/m2. The mean operative time was 263 min. The mean number of total LNs and upper PALNs obtained was 31 and 10. Two patients received lymphangiography to reduce the amount of drained lymphatic fluid after surgery. The recurrence rate was 13.6% (3/22). There were two LN recurrences and one at the peritoneum in the intra-abdominal cavity. Robotic staging surgery using LP3 was feasible for performing PALND as well as procedures in the pelvic cavity simultaneously. It provides important techniques for performing optimal surgical procedures when surgeons decide to perform comprehensive PALND in instances of isolated recurrence or unexpected LN enlargement as well as high-risk endometrial cancer. Consequently, surgeons can achieve surgical consistency and reproducibility for PALND, leading to improved operative and survival outcomes in high-risk endometrial cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».