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Enregistrement W4405729797 · doi:10.1097/pas.0000000000002337

Impact of Implementing a Grossing Tumor-margin Distance Threshold for Frozen Section in Oncologic Lung Surgery

2024· article· en· W4405729797 sur OpenAlexaffabout
Manal Kordahi, Andréanne Gagné, Hanie Abolfathi, Michèle Orain, Christian Couture, Patrice Desmeules, Sylvain Trahan, Sylvain Pagé, Jonathan Vaucher, Frédéric Nicodème, Massimo Conti, Paula A. Ugalde, Anne-Sophie Laliberté, Fabien C. Lamaze, Yohan Bossé, Philippe Joubert

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFrozen section procedureUnivariate analysisMargin (machine learning)Surgical marginSurgeryRetrospective cohort studyMultivariate analysisRadiologyResection marginResectionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraoperative frozen section (FS) examination of oncologic surgical specimens is frequently performed to ensure complete surgical resection. Data on the gross evaluation of surgical margins are limited. We recently published a study suggesting the use of a macroscopic 2.0 cm tumor-margin cutoff during intraoperative evaluation to decrease the number of unnecessary FS. This study aimed to validate the safety and the clinical impacts of implementing a 2.0 cm tumor-margin threshold for FS diagnosis in evaluating surgical margins during oncologic lung surgery. This retrospective analysis included patients who underwent lung resection for primary or metastatic neoplasms between 2018 and 2022 at the Institut Universitaire de Cardiologie et de Pneumologie de Québec, following the implementation of this practice. Clinicopathological data were retrieved from the medical files. Univariate and multivariate analyses were used to identify the variables associated with positive margins. This study included 1575 tumors in 1299 patients. FS evaluations were performed in 24.4% of patients. No positive margins were observed when the tumor-margin distance was >2.0 cm. The incidence rate of positive margins was 2.95%, with parenchymal margins being the most affected. Multivariate analysis identified the tumor-margin distance as a significant predictor of positive margin status. This practice led to a 79.9% reduction in FS evaluations without compromising the margin assessment accuracy or patient safety. A 2.0 cm tumor-margin distance threshold for intraoperative FS evaluation in oncologic lung surgery is safe and effective in reducing unnecessary FS evaluations while maintaining accurate margin assessments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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