Three-dimensional modelling and printing for preoperative planning in the resection of an ischiorectal epithelioid sarcoma: a case report
Notice bibliographique
Résumé
Epithelioid sarcomas are rare malignant mesenchymal tumours, accounting for approximately 3–4 % of pediatric soft-tissue sarcomas, and present unique surgical challenges due to their infiltrative nature and proximity to critical anatomical structures. While three-dimensional modelling has emerged as a valuable adjunct in preoperative planning for complex tumours, its use in pediatric soft-tissue sarcomas is rare, with no described cases involving epithelioid sarcomas. A 13-year-old girl presented with a year-long history of perineal pain and a palpable mass. Imaging revealed a tumour involving the rectum and external sphincter, abutting the posterior vaginal wall. Biopsy confirmed epithelioid sarcoma and staging showed indeterminate pulmonary nodules. She underwent neoadjuvant chemoradiotherapy. Two surgical options were considered: abdominoperineal resection with hysterectomy or vaginal preservation with increased risk of residual disease. A three-dimensional model with 2cm margins was created to aid decision-making. After multidisciplinary review and model consultation, the patient opted for vaginal preservation. She underwent abdominoperineal resection with VRAM flap reconstruction. Final pathology confirmed negative margins. Nearly three years later, she developed a pancreatic tail metastasis and progressive pulmonary lesions, which were treated with distal pancreatectomy, splenectomy, radiotherapy, and cryoablation. Additional metastases in the stomach, scalp, retroperitoneum, and flank are being managed with palliative radiotherapy. Three-dimensional printed models can be helpful in the preoperative planning for the resection of tumours of the ischiorectal region.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».