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Enregistrement W2042830449 · doi:10.5946/ce.2014.47.1.47

Advanced Imaging Technologies for the Detection of Dysplasia and Early Cancer in Barrett Esophagus

2014· review· en· W2042830449 sur OpenAlexaff
Alberto Espino, Maria Cirocco, Ralph S. DaCosta, Norman E. Marcon

Notice bibliographique

RevueClinical Endoscopy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDysplasiaEsophagusBarrett's esophagusCancerGastroenterologyInternal medicineRadiologyAdenocarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced esophageal adenocarcinomas arising from Barrett esophagus (BE) are tumors with an increasing incidence and poor prognosis. The aim of endoscopic surveillance of BE is to detect dysplasia, particularly high-grade dysplasia and intramucosal cancers that can subsequently be treated endoscopically before progression to invasive cancer with lymph node metastases. Current surveillance practice standards require the collection of random 4-quadrant biopsy specimens over every 1 to 2 cm of BE (Seattle protocol) to detect dysplasia with the assistance of white light endoscopy, in addition to performing targeted biopsies of recognizable lesions. This approach is labor-intensive but should currently be considered state of the art. Chromoendoscopy, virtual chromoendoscopy (e.g., narrow band imaging), and confocal laser endomicroscopy, in addition to high-definition standard endoscopy, might increase the diagnostic yield for the detection of dysplastic lesions. Until these modalities have been demonstrated to enhance efficiency or cost effectiveness, the standard protocol will remain careful examination using conventional off the shelf high-resolution endoscopes, combined with as longer inspection time which is associated with increased detection of dysplasia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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