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Enregistrement W2921860734 · doi:10.1093/jcag/gwz006.280

A281 RISK FACTORS ASSOCIATED WITH PROGRESSION OF BARRETT’S ESOPHAGUS, LOW GRADE DYSPLASIA & HIGH GRADE DYSPLASIA TO ESOPHAGEAL ADENOCARCINOMA

2019· article· en· W2921860734 sur OpenAlexaff
Daljeet Chahal, Steven Pi, Sinead N. Duggan, Fergal Donnellan, Robert Enns

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDysplasiaInternal medicineBarrett's esophagusEsophagusGastroenterologyMalignancyRisk factorEsophageal adenocarcinomaAdenocarcinomaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barrett’s Esophagus (BE) is a known risk factor for development of Low Grade Dysplasia (LGD), High Grade Dysplasia (HGD) and ultimately Esophageal Adenocarcinoma (EAC). Only a small minority of patients with BE progress to LGD, HGD or EAC and it remains difficult to predict those at higher risk. As such, current screening methods for BE have resulted in only modest mortality benefit and are not thought to be cost-effective. The purpose of this study was to investigate characteristics of patients with BE at St. Paul’s Hospital, in order to help predict those who may be at higher risk of progression to EAC. A retrospective chart review of all LGD, HGD and EAC diagnosed at St. Paul’s Hospital from 2012–2016 was conducted. The list of all patients LGD, HGD and EAC was obtained through St. Paul’s Hospital Department of Pathology after ethics approval. 132 patients met inclusion criteria. There 47 (35.6%) patients with no dysplasia, 29 (22.0%) with LGD, 35 (26.5%) with HGD and 21 (15.9%) with EAC as their highest risk pathology. There were 24 (18.2%) female patients and 108 (81.8%) male. Compared with non-EAC (No dysplasia, LGD or HGD), patients with EAC had higher rate of smoking history (52.4% vs. 20.7%, p=0.002), higher rate of prior malignancy of any type (33.3% vs. 8.1 %, p=0.001), older mean age at time of BE diagnosis (71.0 +/- 8.3 vs. 61.3 +/- 12.2, p=0.001), and greater rate of mucosal irregularity (nodularity, ulceration, structuring) at time of endoscopy (85.7% vs. 28.8%, p<0.001). Patients with EAC also had greater incidence of family history of breast cancer (22.2% vs. 6.2%, p=0.027) and lung cancer (23.5% vs. 4.1%, p=0.004) compared to those without EAC. Patients with and without EAC did not differ in terms of alcohol use (71.4% vs. 70.3%), p=0.915), reflux symptoms (85.7% vs. 91.9%, p=0.367), presence of esophagitis (LA grade) (4.8% vs. 7.2%, p=0.684), presence of hiatal hernia (85.0% vs. 83.8%, p=0.891), or family history of esophageal cancer (11.8% vs. 13.4%, p=0.854). Patients with BE who developed EAC had higher incidence of smoking, prior malignancy, family history of lung or breast CA, and mucosal irregularity as well as older age at diagnosis of BE compared to those who did not develop EAC. They did not differ in incidence of alcohol use, reflux symptoms, esophagitis, hiatal hernia or family history of esophageal cancer. Identifying Barrett’s patients who are at higher risk of developing EAC remains difficult and recent data suggest that mass screening and surveillance protocols have had limited impact on mortality. Our data provides clarity about risk factors that may aid in determining which patients would benefit from earlier screening or increased frequency of surveillance. None

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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