Radiological Advances In CRS-HIPEC Planning for Peritoneal Carcinomatosis: A Meta-Analysis Of MRI, CT, PET-CT, And Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Peritoneal carcinomatosis (PC) is a challenging manifestation of intra-abdominal malignancies historically associated with poor prognosis. The integration of cytoreductive surgery (CRS) and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (HIPEC) has improved survival outcomes in selected patients. Concurrently, radiological advancements such as MRI, CT, and PET-CT have played a pivotal role in refining preoperative staging, treatment planning, and postoperative monitoring. Objective: This meta-analysis aims to evaluate the impact of advanced radiological modalities in conjunction with CRS-HIPEC on clinical outcomes—specifically overall survival (OS), progression-free survival (PFS), morbidity, mortality, and recovery—in patients with peritoneal carcinomatosis and related malignancies. Methods: A systematic search was conducted across PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science for studies published up to March 2024. Eligible studies included retrospective, prospective, and randomized controlled trials assessing imaging modalities used in CRS-HIPEC patients. Six studies involving 890 patients were included. Data on imaging modality, survival outcomes, and postoperative recovery were extracted. Risk of bias was assessed using RoB-2 and the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was performed using RevMan 5.4 with a random-effects model. Results: MRI-based evaluations were associated with superior median OS (up to 24 months) and PFS (up to 16 months), along with reduced hospital stays and faster recovery compared to CT and PET-CT. Morbidity ranged from 20% to 30%, and mortality remained low (1%–4%). The pooled hazard ratio for MRI vs. CT was 0.75 (95% CI: 0.60–0.92; I² = 30%; p = 0.01). PET-CT showed a non-significant trend toward improved detection but lacked significant survival benefit. Conclusion: MRI demonstrates consistent advantages in enhancing preoperative staging and improving clinical outcomes for CRS-HIPEC patients. Its integration into standard assessment protocols is strongly supported. Further multicenter trials with standardized imaging and surgical criteria are warranted to validate these findings and guide evidence-based radiologic strategies in peritoneal surface malignancies.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».