Management of colorectal laterally spreading tumors: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective and study aims To evaluate the efficacy and safety of different endoscopic resection techniques for laterally spreading colorectal tumors (LST). Methods Relevant studies were identified in three electronic databases (PubMed, ISI and Cochrane Central Register). We considered all clinical studies in which colorectal LST were treated with endoscopic resection (endoscopic mucosal resection [EMR] and/or endoscopic submucosal dissection [ESD]) and/or transanal minimally invasive surgery (TEMS). Rates of en-bloc/piecemeal resection, complete endoscopic resection, R0 resection, curative resection, adverse events (AEs) or recurrence, were extracted. Study quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale and a meta-analysis was performed using a random-effects model. Results Forty-nine studies were included. Complete resection was similar between techniques (EMR 99.5 % [95 % CI 98.6 %-100 %] vs. ESD 97.9 % [95 % CI 96.1 – 99.2 %]), being curative in 1685/1895 (13 studies, pooled curative resection 90 %, 95 % CI 86.6 – 92.9 %, I2 = 79 %) with non-significantly higher curative resection rates with ESD (93.6 %, 95 % CI 91.3 – 95.5 %, vs. 84 % 95 % CI 78.1 – 89.3 % with EMR). ESD was also associated with a significantly higher perforation risk (pooled incidence 5.9 %, 95 % CI 4.3 – 7.9 %, vs. EMR 1.2 %, 95 % CI 0.5 – 2.3 %) while bleeding was significantly more frequent with EMR (9.6 %, 95 % CI 6.5 – 13.2 %; vs. ESD 2.8 %, 95 % CI 1.9 – 4.0 %). Procedure-related mortality was 0.1 %. Recurrence occurred in 5.5 %, more often with EMR (12.6 %, 95 % CI 9.1 – 16.6 % vs. ESD 1.1 %, 95 % CI 0.3 – 2.5 %), with most amenable to successful endoscopic treatment (87.7 %, 95 % CI 81.1 – 93.1 %). Surgery was limited to 2.7 % of the lesions, 0.5 % due to AEs. No data of TEMS were available for LST. Conclusions EMR and ESD are both effective and safe and are associated with a very low risk of procedure related mortality.
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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».