Esophagogastric Junction pressure morphology: comparison between a station pull‐through and real‐time 3D‐<scp>HRM</scp> representation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Esophagogastric junction (EGJ) competence is the fundamental defense against reflux making it of great clinical significance. However, characterizing EGJ competence with conventional manometric methodologies has been confounded by its anatomic and physiological complexity. Recent technological advances in miniaturization and electronics have led to the development of a novel device that may overcome these challenges. METHODS: Nine volunteer subjects were studied with a novel 3D-HRM device providing 7.5 mm axial and 45° radial pressure resolution within the EGJ. Real-time measurements were made at rest and compared to simulations of a conventional pull-through made with the same device. Moreover, 3D-HRM recordings were analyzed to differentiate contributing pressure signals within the EGJ attributable to lower esophageal sphincter (LES), diaphragm, and vasculature. KEY RESULTS: 3D-HRM recordings suggested that sphincter length assessed by a pull-through method greatly exaggerated the estimate of LES length by failing to discriminate among circumferential contractile pressure and asymmetric extrinsic pressure signals attributable to diaphragmatic and vascular structures. Real-time 3D EGJ recordings found that the dominant constituents of EGJ pressure at rest were attributable to the diaphragm. CONCLUSIONS & INFERENCES: 3D-HRM permits real-time recording of EGJ pressure morphology facilitating analysis of the EGJ constituents responsible for its function as a reflux barrier making it a promising tool in the study of GERD pathophysiology. The enhanced axial and radial recording resolution of the device should facilitate further studies to explore perturbations in the physiological constituents of EGJ pressure in health and disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».