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Enregistrement W2773677636 · doi:10.4103/eus.eus_97_17

Practice guidelines for endoscopic ultrasound-guided celiac plexus neurolysis

2017· article· en· W2773677636 sur OpenAlexaff
Siyu Sun, AnandV Sahai, JonathanM Wyse, Robert Battat, Adrian Săftoiu, AliA Siddiqui, AngTiing Leong, BrendaLucia Arturo Arias, Carlo Fabbri, DouglasG Adler, Erwin Santo, Evangelos Kalaitzakis, Everson L. Artifon, Girish Mishra, HusseinHassan Okasha, Jan‐Werner Poley, Jintao Guo, Juan J. Vila, L Lee, Malay Sharma, ManoopS Bhutani, Marc Giovannini, Masayuki Kitano, MohamadAli Eloubeidi, M Khashab, NamQ Nguyen, Payal Saxena, Peter Vilmann, Pietro Fusaroli, Pramod Kumar Garg, Sammy Ho, Shuntaro Mukai, Silvia Carrara, Subbaramiah Sridhar, Sundeep Lakhtakia, SurinderS Rana, Vinay Dhir

Notice bibliographique

RevueEndoscopic Ultrasound · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopic ultrasoundGeneral surgeryMedical physicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of guideline was to provide clear and relevant consensus statements to form a practical guideline for clinicians on the indications, optimal technique, safety and efficacy of endoscopic ultrasound guided celiac plexus neurolysis (EUS-CPN). METHODS: Six important clinical questions were determined regarding EUS-CPN. Following a detailed literature review, 6 statements were proposed attempting to answer those questions. A group of expert endosonographers convened in Chicago, United States (May 2016), where the statements were presented and feedback provided. Subsequently a consensus group of 35 expert endosonographers voted based on their individual level of agreement. A strong recommendation required 80% voter agreement. The modified GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) criteria were used to rate the strength of recommendations and the quality of evidence. RESULTS: Eighty percent agreement was reached on 5 of 6 consensus statements, 79.4% agreement was reached on the remaining one. CONCLUSIONS: EUS-CPN is efficacious, should be integrated into the management of pancreas cancer pain, and can be considered early at the time of diagnosis of inoperable disease. Techniques may still vary based on operator experience. Serious complications exist, but are rare.

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)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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