Predictors of dysplastic and neoplastic progression of Barrett’s esophagus
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is unknown why some cases of Barrett’s esophagus progress to invasive malignant disease rapidly while others do so more slowly or not at all. The aim of this study was to identify demographic and endoscopic factors that predict dysplastic and neoplastic progression in patients with Barrett’s esophagus. Methods: Patients with Barrett’s esophagus who were assessed in 2000–2010 were assessed for inclusion in this retrospective study. Demographic and endoscopic variables were collected from an endoscopy database and the medical chart. Dysplastic and neoplastic progression was examined by time-to-event analysis. We used Cox proportional hazard regression modelling and generalized estimating equation methods to identify variables that were most predictive of neoplastic progression. Results: A total of 518 patients had Barrett’s esophagus confirmed by endoscopy and pathology and at least 2 surveillance visits. Longer Barrett’s esophagus segment (≥ 3 cm) (odds ratio [OR] 1.2, 95% confidence interval [CI] 1.1–1.3) and increased age (≥ 60 yr) (OR 3.5, 95% CI 1.7–7.4) were independent predictors of progression from nondysplasia to dysplastic or neoplastic grades. Presence of mucosal irregularities (OR 8.6, 95% CI 2.4–30.4) and increased age (OR 5.1, 95% CI 1.6–16.6) were independent predictors of progression from nondysplasia to high-grade dysplasia or adenocarcinoma. Conclusion: Increased age, longer Barrett’s segment and presence of mucosal irregularities were associated with increased risk of dysplastic and neoplastic progression. In addition to dysplasia, these factors may help stratify patients according to risk of neoplastic progression and be used to individualize surveillance. More prospective studies with larger samples are required to validate these results.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».