The incremental benefit of EUS for identifying unresectable disease among adults with pancreatic adenocarcinoma: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND STUDY AIMS: It is unclear to what extent EUS influences the surgical management of patients with pancreatic adenocarcinoma. This systematic review sought to determine if EUS evaluation improves the identification of unresectable disease among adults with pancreatic adenocarcinoma. PATIENTS AND METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, bibliographies of included articles and conference proceedings for studies reporting original data regarding surgical management and/or survival among patients with pancreatic adenocarcinoma, from inception to January 7th 2017. Our main outcome was the incremental benefit of EUS for the identification of unresectable disease (IBEUS). The pooled IBEUS were calculated using random effects models. Heterogeneity was explored using stratified meta-analysis and meta-regression. RESULTS: Among 4,903 citations identified, we included 8 cohort studies (study periods from 1992 to 2007) that examined the identification of unresectable disease (n = 795). Random effects meta-analysis suggested that EUS alone identified unresectable disease in 19% of patients (95% confidence interval [CI], 10-33%). Among those studies that considered portal or mesenteric vein invasion as potentially resectable, EUS alone was able to identify unresectable disease in 14% of patients (95% CI 8-24%) after a CT scan was performed. LIMITATIONS: The majority of the included studies were retrospective. CONCLUSIONS: EUS evaluation is associated with increased identification of unresectable disease among adults with pancreatic adenocarcinoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».