Adenocarcinoma risk in gastric atrophy and intestinal metaplasia: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gastric cancer (GC) has a poor prognosis with wide variation in survival rates across the world. Several studies have shown premalignant lesions gastric atrophy (GA) and intestinal metaplasia (IM) influence gastric cancer risk. This systematic review examines all available evidence of the risk of GC in patients with GA or IM and explores the geographical variation between countries. METHODS: EMBASE, MEDLINE, Web of Science and the Cochrane Library were searched for relevant articles published to June 2016 investigating the risk of GC in individuals with GA or IM. Analysis was performed to determine variation based on geographical location. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and heterogeneity between studies was also evaluated. RESULTS: Fifteen relevant articles were identified, in which there were eight studies of GC incidence in GA and nine in IM cohorts (two articles investigated both GA and IM). The incidence rate of GC in patients with GA ranged from 0.53 to 15.24 per 1000 person years, whereas there was more variation in GC incidence in patients with IM (0.38 to 17.08 per 1000 person years). The greatest GC incidence rates were in Asian countries, for patients with GA, and the USA for those with IM (15.24 and 17.08 per 1000 person years, respectively). The largest studies (four over 25,000 person years) had an incidence rate range of 1.0-2.5 per 1000 person years, however, in general, study quality was poor and there was marked heterogeneity. CONCLUSION: Overall there is a wide variation in annual incidence rate of GC from premalignant lesions. With the recent introduction of surveillance guidelines for gastric atrophy and intestinal metaplasia in the Western world, future assessment of this risk should be performed. Furthermore, substantial heterogeneity supports the need for more robust studies in order to pool results and determine the overall incidence rate of gastric cancer for patients with these premalignant lesions.
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 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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».