IDDF2018-ABS-0144 Single-operator peroral cholangioscopy in the treatment of difficult biliary stones: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Current evidence supporting the utility of single-operator peroral cholangioscope (SOPOC) in the management of difficult bile duct stones is limited. We conducted the present systemic review and meta-analysis to evaluate the efficacy and safety of SOPOC in the treatment of difficult bile duct stones. <h3>Methods</h3> A search of studies up to January 2018 was acquired, using MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Library and Google Scholar. Quality assessment of the studies was completed with a modified Newcastle-Ottawa Scale. The main outcomes of interest were single-session stone clearance rate, complete stone clearance rate and adverse events. We calculated the pooled proportions with random-effects models. Subgroup analyses were also performed based on SOPOC type. <h3>Results</h3> A total of 21 studies involving 2490 patients met the inclusion criteria. Average number of stones per patient was 2.2. Mean stone size was 17.4 mm. The pooled proportion of patients with single-session stone clearance was 72.5% (95% confidence interval [95% CI], 63.2%–80.9%). (Figure 1). Complete stone clearance was achieved in 94.7% (95% CI, 90.1%–98.1%) of patients with median endoscopic sessions of 2.0. The pooled adverse event rate was 5.5% (95% CI, 3.3%–8.2%). For SOPOC type SpyGlass and SpyGlass DS, single-session stone clearance rate was 69.1% (95%CI: 56.3%–80.6%) and 80.0% (95%CI: 75.8%–83.9%), respectively. Complete stone clearance rate was 92.8% (95%CI: 86.5%–97.5%) and 96.7% (95%CI: 88.1%–100.0%), respectively. Adverse events rate was 6.2% (95%CI: 3.4%–9.7%) and 3.0% (95%CI: 1.8%–4.4%), respectively. <h3>Conclusions</h3> SOPOC is an effective and safe management option for the treatment of bile duct stones when conventional methods have failed. More randomised controlled trials are required to elucidate the precise role of SOPOC during ERCP.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».