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Enregistrement W827940946

Laparoscopy-Assisted Distal Gastrectomy for the Eldest Elderly Patients with Gastric Cancer.

2014· article· en· W827940946 sur OpenAlexaff
Yoshihiro Miyasaka, Toshinaga Nabae, Chikashige Yanagi, Takaharu Yasui, Masahiko Kawamoto, Mikimasa Ishikawa, Akihiko Uchiyama

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGastrectomyLaparoscopyCancerSurgeryBlood lossBody mass indexSignificant differenceGeneral surgeryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: The number of the eldest elderly (aged 85 years and older) patients with gastric cancer has been rising in Japan. Laparoscopy-assisted distal gastrectomy (LADG) has been accepted as a less invasive treatment for gastric cancer. The purpose of this study is to evaluate the efficacy and safety of LADG for eldest elderly patents. METHODOLOGY: From January 2006 to July 2010, 262 patients underwent LADG for gastric cancer. Of these, 9 patients were 85 years old and over (eldest elderly group) and the remaining 253 patients were younger than 85 years (control group). Clinicopathological characteristics and operative outcomes were analyzed. RESULTS: Among clinicopathological characteristics analyzed in this study (gender, body mass index, co-morbidity, American Society of Anesthesiologists physical status and tumor status), only gender showed a significant difference between the eldest elderly and the control groups. There were no significant differences in operation time, blood loss, postoperative complication and postoperative hospital stay between the 2 groups. No serious complications or mortality were found in the eldest elderly group. CONCLUSIONS: It is suggested that LADG is a safe and efficient procedure for the treatment of gastric cancer, even in eldest elderly 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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