Abbonarsi

Clinicopathologic study of node-negative advanced gastric cancer and analysis of factors predicting its recurrence and prognosis - 16/05/13

Doi : 10.1016/j.amjsurg.2012.04.014 
Hsu-Huan Chou, M.D. a, Chia-Jung Kuo, M.D. b, Jun-Te Hsu, M.D. a, , Tsung-Hsing Chen, M.D. b, Chun-Jun Lin, M.D. b, Jeng-Hwei Tseng, M.D. c, Ta-Sen Yeh, M.D., Ph.D. a, Tsann-Long Hwang, M.D. a, Yi-Yin Jan, M.D. a
a Department of General Surgery, Chang Gung Memorial Hospital at Linkou, Chang Gung University College of Medicine, 5, Fushing Street, Kweishan Shiang, Taoyuan, Taiwan 333 
b Department of Gastroenterology, Chang Gung Memorial Hospital at Linkou, Chang Gung University College of Medicine, Taoyuan, Taiwan 
c Department of Radiology, Chang Gung Memorial Hospital at Linkou, Chang Gung University College of Medicine, Taoyuan, Taiwan 

Corresponding author. Tel.: +886-3-328-1200; fax: +886-3-328-5818.

Abstract

Background

This study aimed to reveal the predictors for the recurrence pattern of gastric cancer (GC) and analyze the prognostic factors in node-negative advanced (T2 to T4) GC after curative resection.

Methods

Between 1994 and 2006, 448 patients with node-negative advanced GC undergoing radical resection were enrolled in this study. Clinicopathologic factors affecting the recurrence pattern and prognosis for GC were analyzed.

Results

Location, size, tumor invasion depth, and perineural invasion were associated with tumor recurrence and outcome. T4 status was a predictor for locoregional recurrence and peritoneal seeding, and a large tumor size and the presence of perineural invasion predicted hematogenous spread. Patients with only locoregional recurrence had better survival than those with peritoneal seeding or hematogenous spread.

Conclusions

In node-negative advanced GC, the prognostic factor differed significantly between locoregional recurrence/peritoneal seeding and hematogenous metastasis. Survival rates were higher in patients with locoregional recurrence alone than in patients with other recurrence patterns.

Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.

Keywords : Advanced gastric adenocarcinoma, Node negative, Recurrence pattern, Prognostic factor


Mappa


 Supported in part by the Chang Gung Medical Research Program, Taiwan (CMRPG 380161), and the grants of Department of Health, Taiwan (DOH99-TD-C-111-006; PMRPG390071).


Crown Copyright © 2013  Pubblicato da Elsevier Masson SAS. Tutti i diritti riservati.
Aggiungere alla mia biblioteca Togliere dalla mia biblioteca Stampare
Esportazione

    Citazioni Export

  • File

  • Contenuto

Vol 205 - N° 6

P. 623-630 - giugno 2013 Ritorno al numero
Articolo precedente Articolo precedente
  • Table of Contents
| Articolo seguente Articolo seguente
  • Association study of integrins beta 1 and beta 2 gene polymorphism and papillary thyroid cancer
  • Young Gyu Eun, Su Kang Kim, Joo-Ho Chung, Kee Hwan Kwon

Benvenuto su EM|consulte, il riferimento dei professionisti della salute.
L'accesso al testo integrale di questo articolo richiede un abbonamento.

Già abbonato a @@106933@@ rivista ?

@@150455@@ Voir plus

Il mio account


Dichiarazione CNIL

EM-CONSULTE.COM è registrato presso la CNIL, dichiarazione n. 1286925.

Ai sensi della legge n. 78-17 del 6 gennaio 1978 sull'informatica, sui file e sulle libertà, Lei puo' esercitare i diritti di opposizione (art.26 della legge), di accesso (art.34 a 38 Legge), e di rettifica (art.36 della legge) per i dati che La riguardano. Lei puo' cosi chiedere che siano rettificati, compeltati, chiariti, aggiornati o cancellati i suoi dati personali inesati, incompleti, equivoci, obsoleti o la cui raccolta o di uso o di conservazione sono vietati.
Le informazioni relative ai visitatori del nostro sito, compresa la loro identità, sono confidenziali.
Il responsabile del sito si impegna sull'onore a rispettare le condizioni legali di confidenzialità applicabili in Francia e a non divulgare tali informazioni a terzi.


Tutto il contenuto di questo sito: Copyright © 2026 Elsevier, i suoi licenziatari e contributori. Tutti i diritti sono riservati. Inclusi diritti per estrazione di testo e di dati, addestramento dell’intelligenza artificiale, e tecnologie simili. Per tutto il contenuto ‘open access’ sono applicati i termini della licenza Creative Commons.