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Enregistrement W4416592877 · doi:10.3390/curroncol32120657

Pancreatico-Jejunostomy Fistula After Pancreaticoduodenectomy: Where Do We Stand? Results from an International Survey

2025· article· en· W4416592877 sur OpenAlexvenueno aff
Silvio Caringi, Michele Tedeschi, Antonella Delvecchio, Annachiara Casella, Valentina Ferraro, Cataldo De Palma, Rosalinda Filippo, Matteo Stasi, Tommaso Maria Manzia, Riccardo Memeo

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFistulaIncidence (geometry)StandardizationMEDLINEStent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pancreatico-duodenectomy (PD) remains one of the most complex abdominal surgeries, and pancreatico-jejunostomy (PJ) fistula is its most critical postoperative complication. In efforts to reduce the incidence of postoperative pancreatic fistula (POPF), several PJ techniques and adjuncts, including stents, have been recommended. This article presents data from an international survey regarding PJ methods, the use of pancreatic stents, and their correlation with POPF rates from surgical centers worldwide. METHODS: -value < 0.05 was considered to be statistically significant. RESULTS: A total of 122 units of pancreatic surgery from 26 countries distributed across five continents responded to the survey. Most centers performed less than 50 PDs a year, preferred a duct-to-mucosa PJ, and employed a stent routinely. Mean POPF grade B and C incidences were lower in high-volume (15.24% ± 7.29 and 3.95% ± 2.39) and in PJ stent-using centers (16.25% ± 8.7 and 5.37% ± 7.49). CONCLUSIONS: Institutional case volume and stent usage are more crucial determinants of POPF incidence than the PJ technique itself. Centralization and standardization of PD procedures are related to reductions in major fistula rates.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,358 · 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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