Early predictors of postoperative complications can risk-stratify patients undergoing colorectal cancer surgery. However, conventional regression models have limited power to identify complex nonlinear relationships among a large set of variables. We developed artificial neural network models to optimize the prediction of major postoperative complications and risk of readmission in patients undergoing colorectal cancer surgery.

Total neoadjuvant therapy (TNT) is a novel strategy for rectal cancer that administers both (chemo)radiotherapy and systemic chemotherapy before surgery. TNT is expected to improve treatment compliance, tumor regression, organ preservation, and oncologic outcomes. Multiple TNT regimens are currently available with various combinations of the treatments including induction or consolidation chemotherapy, triplet or doublet chemotherapy, and long-course chemoradiotherapy or short-course radiotherapy. Evidence on TNT is rapidly evolving with new data on clinical trials, and no definitive consensus has been established on which regimens to use for improving outcomes. Clinicians need to understand the advantages and limitations of the available regimens for multidisciplinary decision making. This article reviews currently available evidence on TNT for rectal cancer. A decision making flow chart is provided for tailor-made use of TNT regimens based on tumor location and local and systemic risk.

Bertucci Zoccali, Marco M.D.; Kimura, Cintia Mayumi Sakurai M.D., Ph.D., M.P.H.; Chapman, Brandon C. M.D., M.S.; Cuming, Tamzin M.D., F.R.C.S.; Fong, Carmen M.D.; Jay, Naomi R.N., N.P., Ph.D., F.A.A.N.; Kaplan, Jennifer M.D; Khan, Michelle J. M.D., M.P.H., F.A.C.O.G.; Messick, Craig A. M.D.; Simianu, Vlad V. M.D., M.P.H.; Sugrue, Jeremy J. M.D.; Barroso, Luis F. M.D. Author Information