The effect of a sitting <i>vs</i> supine posture on normative esophageal pressure topography metrics and Chicago Classification diagnosis of esophageal motility disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although, the current protocol for high resolution manometry (HRM) using the Chicago Classification is based on the supine posture, some practitioners prefer a sitting posture. Our aims were to establish normative esophageal pressure topography data for the sitting position and to determine the effect of applying those norms to Chicago Classification diagnoses. METHODS: Esophageal pressure topography studies including test swallows in both a supine and sitting position of 75 healthy volunteers and 120 patients were reviewed. Integrated relaxation pressure (IRP), distal contractile integral (DCI), contractile front velocity (CFV), and distal latency were measured and compared between postures. Normative ranges were established from the healthy volunteers and the effect of applying sitting normative values to the patients was analyzed. KEY RESULTS: Normative values of IRP, DCI, and CFV all decreased significantly in the sitting posture. Applying normative sitting metrics to patient studies [27% reduction in IRP (15 to 11 mmHg), 69% reduction in DCI (8000-2500 mmHg-s-cm)] reclassified 13/120 (11%) patients as having abnormal esophagogastric junction relaxation and 26/120 (22%) as hypercontractile. Three patients with an abnormal supine IRP normalized when sitting with elimination of a vascular artifact. CONCLUSIONS & INFERENCES: Clinical HRM studies should include both a supine and sitting position to minimize misdiagnoses attributable to anatomical factors. However, until outcome studies demonstrating the significance of isolated abnormalities of IRP or DCI in the sitting position are available, the Chicago Classification of esophageal motility disorders should continue to be based on supine swallows using normative data from the supine posture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».