Islet autotransplantation in focal intraductal papillary mucinous neoplasms: Evaluating feasibility, safety, and metabolic outcomes in pancreatic resection
Notice bibliographique
Résumé
Islet auto transplantation (IAT) is a potential therapeutic option for patients undergoing pancreatectomy to preserve endocrine function, but its role in patients with intraductal papillary mucinous neoplasms (IPMNs) remains controversial due to oncological concerns. This study evaluated the feasibility, safety, and metabolic outcomes of IAT in 7 patients with focal IPMNs who underwent pancreatectomy between 2008 and 2023, following the Milan protocol. Primary outcomes included the technical success of islet isolation and the absence of tumor dissemination. Secondary outcomes included insulin independence and metabolic control posttransplant. Islet isolation success was variable, with 4 patients meeting the criteria for transplantation. The average islet yield was 1097 islet equivalents per kilogram of body weight (range: 219-1833 islet equivalents/kg). No patient experienced complications related to islet infusion, and there was no evidence of tumor recurrence or metastasis during a mean follow-up of 7.9 years (range: 3.99-11.88 years). IAT recipients demonstrated preserved insulin secretion, whereas nontransplanted patients developed diabetes. These findings support the feasibility and safety of IAT in carefully selected patients with focal IPMNs, providing promising metabolic outcomes. The results open the possibility to initiate larger cohort studies and explore the potential to expand the population of patients who could benefit from this approach.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».