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Análisis De Resultados De Cirugía Del Cáncer Colorrectal En El Período 2015- 2020 En Un Servicio Universitario De Cirugía General

Revista Médica del Uruguay(2022)

Universidad de la República

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Abstract
Introducción: el cáncer colorrectal es una patología oncológica frecuente, con una tendencia de la mortalidad en aumento en nuestro medio. Ha existido un notable avance de la cirugía laparoscópica, también aplicada a la cirugía oncológica colorrectal. Es imperioso analizar el impacto de esta técnica sobre la radicalidad oncológica y en la sobrevida. Objetivos: determinar las características clínicas de pacientes con cáncer colorrectal en la Clínica Quirúrgica A. Describir nuestra experiencia con el abordaje laparoscópico y el convencional de la cirugía oncológica colorrectal. Comprobar si se cumplen los estándares de calidad, en base a: índice de conversión, resultados a corto plazo (morbimortalidad) y calidad oncológica. Método: estudio descriptivo, retrospectivo, en un período de 5 años (1 de junio de 2015 al 1 de junio de 2020). Se recabaron datos de todos los pacientes operados de cáncer colorrectal de forma electiva, con criterio pretendidamente curativo. Resultados: se registraron 61 pacientes, 32 hombres (52%), con una edad promedio de 63 años. Se realizaron 32 (52%) cirugías convencionales, y 29 (48%) laparoscópicas. El índice de conversión fue de 17%. La tasa de morbilidad fue de 29,5%, siendo el índice de falla de sutura de 12,5%. La tasa de mortalidad a 30 días fue de 8%. La media de tiempo operatorio y de recuento ganglionar fue similar para ambos abordajes. Conclusiones: el abordaje laparoscópico del cáncer colorrectal es factible y seguro con buenos resultados oncológicos a mediano y largo plazo, sumado a las ventajas de la cirugía mini invasiva. Nuestros resultados son comparables con estándares de calidad a nivel internacional.
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NEOPLASIAS COLORRECTALES,LAPAROSCOPÍA,MORBIMORTALIDAD,ANÁLISIS DE RESULTADOS
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  • Pretraining has recently greatly promoted the development of natural language processing (NLP)
  • We show that M6 outperforms the baselines in multimodal downstream tasks, and the large M6 with 10 parameters can reach a better performance
  • We propose a method called M6 that is able to process information of multiple modalities and perform both single-modal and cross-modal understanding and generation
  • The model is scaled to large model with 10 billion parameters with sophisticated deployment, and the 10 -parameter M6-large is the largest pretrained model in Chinese
  • Experimental results show that our proposed M6 outperforms the baseline in a number of downstream tasks concerning both single modality and multiple modalities We will continue the pretraining of extremely large models by increasing data to explore the limit of its performance
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