Fluorescence-guided mesorectal nodes harvesting associated with local excision for early rectal cancer: technical notes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The spread of colorectal cancer screening has increased the percentage of patients with early-stage rectal cancer; at least 30% of patients are diagnosed with a clinical-stage cT1 or pT1 after endoscopic excision. In this subgroup of patients, the real advantage of total mesorectal excision (TME) over local excision (LE) is the ability to remove mesorectal nodes, which are metastatic in less than 20% of cases. METHOD: To solve the unmet need for accurate nodal staging in patients with cT0/cT1, cN0 rectal cancer, we designed a pilot study that associates LE with mesorectal fluorescence-guided nodal sampling. From November 2018 to November 2023, we enrolled a total of ten patients with T1N0M0 rectal cancer. After extensive staging and adequate information, patients underwent endoscopic indocyanine green (ICG) infiltration and transanal local excision associated with laparoscopic fluorescence-guided mesorectal nodal sampling. RESULTS: After a median follow-up of 24 months (range 1-63 months), no case of local or nodal recurrence was observed. All patients were spared from ostomy and lower anterior resection syndrome. CONCLUSIONS: In selected cases of cT0-1cN0 rectal cancer, transanal local excision plus ICG lymph nodal sampling is a feasible surgical option that increases the rate of organ preservation. Further studies are needed to identify the patients most likely to benefit from this minimally invasive strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».