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Enregistrement W4408667181 · doi:10.1093/bjs/znaf029

Development of a surgical complexity score to predict postoperative morbidity following primary retroperitoneal sarcoma resection: a collaborative study from the Transatlantic Australasian Retroperitoneal Sarcoma Working Group (TARPSWG)

2025· article· en· W4408667181 sur OpenAlexaff
Mark Fairweather, Joshua S. Jolissaint, Marco Fiore, D. Strauß, Sylvie Bonvalot, Samuel Ford, Winan J. van Houdt, Carol J. Swallow, Piotr Rutkowski, Alessandro Gronchi, Chandrajit P. Raut, David Gyorki, Magali Fau, John E. Mullinax, Markus Albertsmeier, Carolyn Nessim, Vittorio Quagliuolo, Valerie P. Grignol, Kenneth Cardona, José Antonio González, Elisabetta Pennacchioli, Marko Novak, Marco Rastrelli, Sergio Valeri, Michelle Wilkinson, Dimitri Tzanis, Fabio Tirotta Yvonne Schrage, Rebecca A. Gladdy, Jacek Skoczylas

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcomaResectionSurgical resectionRetroperitoneal spaceSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soft tissue sarcomas (STS) are a rare group of neoplasms that demonstrate diverse tumour biology influenced by both histology and anatomic location. Approximately 15–20% of STS arise in the retroperitoneum1,2. In the absence of effective (neo)adjuvant therapies, a macroscopically complete (R0/R1) resection remains the cornerstone of treatment for patients with localized primary retroperitoneal sarcomas (pRPS). These tumours are commonly large and often abut/involve multiple adjacent viscera. The extent of resection is dictated by anatomical considerations and frequently requires multivisceral resection en bloc with the tumour3,4. Histologic type also informs the extent of resection, based on predilection for histopathologic organ invasion as well as underlying inherent tumour biology that predicts the risk of local and/or distant recurrence5–7. Despite optimal surgery, recurrence rates are high depending on the histology8–13. The aggressiveness of surgery has been somewhat tempered by the potential morbidity rate associated with multivisceral resection14. Surgical risk assessment is a critical step when planning any operation. Assessment of perioperative morbidity rate in patients undergoing resection for pRPS has been challenging to quantify. A tool frequently used to assess perioperative morbidity and mortality rates is the American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program's (ACS NSQIP) surgical risk calculator (http://riskcalculator.facs.org)15. This incorporates a current procedural terminology (CPT) code and 19 preoperative patient variables to predict probability of 12 different postoperative outcomes including major complications, reoperation, and death. The patient characteristics included in the calculator are variables that are known prior to surgery such that the anticipated operation can be used to assess preoperative surgical risk as well as guide the informed consent process. One of the shortcomings of this calculator for discussions with patients planned for resection of pRPS is that there is significant variability in the extent and complexity of operations that may be described by a single CPT code corresponding to the resection of a retroperitoneal mass.

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)0,010
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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