Mode of Minimally Invasive Surgery Associated with Venous Thromboembolism Incidence in Gynecologic Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Postoperative venous thromboembolism (VTE) after minimally invasive surgery (MIS) for gynecologic malignancy is uncommon. Our objective was to characterize the rates and identify risk factors of postoperative VTE. A retrospective cohort study of patients undergoing MIS for gynecologic malignancy at three Canadian institutions from 2014 to 2020 was performed. The primary outcome was incidence of VTE within 90 days post-operatively. Descriptive statistics were used for clinicopathologic factors, and univariate analysis compared differences between groups. Rate and 95% confidence interval for VTE per 1000 surgeries were calculated. A total of 1786 patients met inclusion criteria, 85.3% uterine, 11.5% cervical, and 2.3% had ovarian cancer. Modes of surgery included robotic (49.4%), laparoscopic (20.7%), or combined laparoscopic/vaginal (29.9%). There were 15 VTE events at 90 days post-operatively (0.84%). Rates of VTE were lowest in patients who underwent robotic surgery, followed by combined laparoscopic/vaginal, and highest in a laparoscopic approach (p = 0.047). Pelvic lymphadenectomy (p = 0.038) and adjuvant chemotherapy (p = 0.022) were the only significant factors associated with risk of VTE. The incidence of VTE after MIS for gynecologic malignancy is low. Robotic surgery was associated with a lower incidence, although event rates are low, and further research is warranted.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».