Impact of Obesity on Sentinel Lymph Node Mapping in Patients with Endometrial Intraepithelial Neoplasia Undergoing Robotic Surgery: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Lymph node (LN) assessment for cases of endometrial intraepithelial neoplasia (EIN), a known precursor to endometrial cancer (EC), is a topic of debate. Some experts believe this practice could avoid re-staging of disease and influence the decision to administer adjuvant treatment. However, it is known that obtaining sentinel lymph node (SLN) biopsies in patients with an elevated body mass index (BMI) can be more challenging. We thus sought to evaluate the effect of BMI on the SLN detection rate (DR) during robotic hysterectomy in EIN cases. Methods: We conducted a retrospective chart review for patients with a pre-operative diagnosis of EIN who underwent robotic hysterectomy with SLN sampling. Five BMI categories were determined according to the literature. Distribution normality was assessed with the Kolmogorov–Smirnov test. Continuous variables, non-parametric continuous variables and categorical variables were assessed with the appropriate statistical tests (two-tailed Student’s t-tests, Mann–Whitney U-tests, and chi-squared tests, respectively). Results: 115 patients were included (average BMI of 34.75 ± 9.38 SD). The bilateral SLN DR was not significantly different between BMI groups (p = 0.606). The difference in unilateral SLN DR between BMI groups was also non-significant (p = 0.269). When examining high BMI subgroups (BMI > 30 and BMI > 40), no significant difference was found in bilateral nor unilateral SLN DR. A logistic regression model showed that for every unit of BMI, the likelihood of SLN DR did not change significantly. Conclusions: We found no connection between obesity (BMI > 30) or morbid obesity (BMI > 40) and reduced SLN DR in EIN cases, nor a significant variation in the DR when comparing all the different BMI subgroups.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».