Clinicopathologic Features of Colorectal Polyps in Shahid Beheshti University of Medical Sciences (SBMU)
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study was designed to report epidemiologic findings of polyps in Iranian patients, and predict histology of polyp regarding to demographic and colonoscopic findings. Background: Classification of colorectal polyps had been revised in the past two decades and there is a need for polyp categorization in the Iranian Health System. Patients and methods: In this retrospective study, the medical records of patients with colonoscopic diagnosis of polyp in pathology departments of SBMU affiliated teaching hospitals were reviewed. Patient’s slides evaluated and demographics findings were assessed. The anatomical location, macroscopic appearance including size and histological assessment of all polyps were recorded. Results: From total number of 1106 polyps (detected in 862 patients), adenomatous polyps (638 [57.7%]) were the most prevalent findings, followed by colon mucosal tag (184[16.6%]), hyperplastic and serrated polyps (122[11%]), inflammatory polyps (110[9.9%]), hamartomatous (21[1.9%]), and malignant lesions (13[1.2%]). Multivariate logistic regression showed age (each one year increasing age; odds ratio [OR] = 1.026, 95%confidence interval [CI] = 1.016–1.036, p < 0.0001), location of polyp (right colon; OR = 1.905, 95%CI = 1.366–2.656, p < 0.0001), and polyp size of 5-10 mm (OR = 1.662, 95%CI = 1.214–2.276, p = 0.002), and polyp size of >10 mm (OR = 2.778, 95%CI = 1.750–4.411, p< 0.0001) were independently associated with neoplastic polyps. Also, polyp size of >10 mm (OR= 2.613, 95%CI= 1.083-6.307, p=0.033), tubulovillous pattern of polyp (OR= 3.508, 95%CI= 1.666-7.387, p=0.001) and villous pattern of polyp (OR= 10.444, 95%CI= 4.211-25.905, p<0.0001) were associated with high grade dysplasia in neoplastic polyps. Conclusion: Increased age, location of polyp (right colon), increased size of polyp and villous component of polyp could classify patients in high risk groups.
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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) | 0,000 | 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 ».