Specialized Imaging and Procedures in Pediatric Pancreatology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: An increasing number of children are being diagnosed with pancreatitis and other pancreatic abnormalities. Dissemination of the information regarding existing imaging techniques and endoscopic modalities to diagnose and manage pancreatic disorders in children is sorely needed. METHODS: We conducted a review of the medical literature on the use of the following imaging and procedural modalities in pediatric pancreatology: transabdominal ultrasonography (TUS), computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI)/magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP), endoscopic ultrasonography (EUS), and endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP). Recommendations for current use and future research were identified. RESULTS: TUS offers noninvasive images of the pancreas but has limitations to details of parenchyma and ductal structures. CT offers improved detail of pancreatic parenchyma, solid masses, and traumatic injuries, but requires relatively high levels of ionizing radiation and does not adequately assess ductal anatomy. MRI/MRCP offers detailed intrinsic tissue assessment and pancreatic ductal characterization, but requires longer image acquisition time and is relatively poor at imaging calcifications. EUS provides excellent evaluation of pancreatic parenchyma and ductal anatomy, but can be subjective and operator dependent and requires sedation or anesthesia. EUS offers the capacity to obtain tissue samples and drain fluid collections and ERCP offers the ability to improve drainage by performing sphincterotomy or placing pancreatic stents across duct injuries and strictures. CONCLUSIONS: Various imaging modalities may be used in pediatric pancreatology, but TUS and MRI/MRCP are favored. Interventional therapeutic maneuvers primarily involve use of ERCP and EUS. Future research is necessary to optimize equipment, expertise, and appropriate indications.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».