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Enregistrement W4414049893 · doi:10.1093/dote/doaf061.258

461. EVALUATION OF TEXTBOOK OUTCOMES AND LONG-TERM PROGNOSIS FOLLOWING ESOPHAGECTOMY: A RETROSPECTIVE COHORT STUDY

2025· article· en· W4414049893 sur OpenAlexaff
Benjamin Tordjman, Jin Kweon, Nataliya Burban El Dirani, Mehrnoush Dehghani, Mathieu Rousseau, Carmen Mueller, Sara Najmeh, Jonathan Spicer, Jonathan Cools‐Lartigue, Lorenzo Ferri, Trafford Crump

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyPerioperativeEsophagectomyUnivariate analysisCancerHealthcare Cost and Utilization ProjectCohort studyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A textbook outcome (TBO) has become a quality benchmark for perioperative esophagectomy. In 2021, by international consensus, TBO was redefined to include: R0 resection, retrieval of ≥20 lymph nodes, absence of intraoperative complications, no major complications (Clavien-Dindo ≥ III), no anastomotic leak, ICU/MCU readmission, prolonged hospital stay (≥ 14 days), in-hospital mortality, or readmission related to the surgical procedure. Using this updated definition, this study aims to evaluate the proportion of patients achieving TBO at a high-volume tertiary care centre and explore the association between TBO achievement and long-term outcomes, as well as early postoperative quality of life measured by FACT-E. Methods This retrospective study included patients who underwent esophagectomy for cancer at our institution from January 2021 onward. Patients were excluded if they had missing data related to any TBO criterion or long-term outcomes. TBO was achieved when all the defined criteria were met. Long-term outcomes of interest included overall survival, recurrence, and metastasis at 1-, 2-, and 3-year post-esophagectomy follow-ups. Descriptive statistics were used to quantify TBO rates and failure reasons. Univariate analyses were conducted to compare differences between TBO and non-TBO groups. Associations between 1-month postoperative FACT-E scores and TBO status were assessed to compare differences between groups. Results Of 380 patients identified, 156 (41%) met inclusion criteria, with 44 (28%) achieving TBO. Post-operative complications of Clavien Dindo ≥ III (93%) and prolonged hospital stay (92%) were the most common reasons for non-achievement. Recurrence and metastasis rates were consistently lower in TBO achievers, including at 3 years (14% vs. 29%, p = 0.1757; 7% vs. 14%, p = 0.3527, respectively). Although not statistically significant, 3-year survival was higher in TBO achievers (79% vs. 55%, p = 0.1294). FACT-E scores at 1 month postoperatively did not differ significantly (TBO: median 115 [range 83–165]; non-TBO: median 111 [range 39–154], p = 0.1336). Conclusion Among patients with complete data, approximately one in four achieved a TBO under the 2021 definition, highlighting the challenge of attaining all perioperative quality benchmarks in esophagectomy. Complication severity and prolonged hospitalization were the most common reasons for failure. While not statistically significant, the trends towards lower recurrence, metastasis, and improved survival in TBO achievers underscore the potential prognostic value of TBO. Further research is needed to better understand how optimizing perioperative care can enhance long-term prognosis in esophageal cancer patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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