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Enregistrement W3008581591 · doi:10.1093/jcag/gwz047.088

A89 IMPLEMENTING ENDOSCOPIC SUBMUCOSAL DISSECTION IN A WESTERN CANADIAN SETTING: OUTCOMES, LEARNING CURVE AND LOGISTICAL CONSIDERATIONS

2020· article· en· W3008581591 sur OpenAlexaffabout
Roberto Trasolini, Bixiao Zhao, Daljeet Chahal, Eric Lam

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopic submucosal dissectionPerforationInterquartile rangeEndoscopic ultrasoundEndoscopic mucosal resectionSurgeryIncidence (geometry)EndoscopyGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Endoscopic submucosal dissection (ESD) is an advanced resection technique for large gastrointestinal lesions. ESD was developed in Japan and is popular in countries with gastric cancer screening and a high incidence of gastric cancer. ESD has benefits over endoscopic mucosal resection (EMR) such as increased complete resection, en bloc resection and lower recurrence. However, ESD is a longer procedure and is difficult to master in countries with low incidence of early gastric neoplasia which is the ideal anatomic location for learning. There is increasing interest in using ESD techniques including hybrid ESD/EMR in western centers. Barriers include procedure time, perforation risk and challenges accumulating sufficient experience. Aims To present our experience implementing an ESD program in British Columbia including outcomes and logistical considerations of interest. Methods All ESD procedures since implementation of the program in May 2015 to July 2019 were included. Descriptive statistics and performance indicators over time are reported. All procedures were performed by a staff endoscopist after specialized training. Procedures were performed at two hospitals in British Columbia. Cases were referred from endoscopists and were assessed with dedicated endoscopy with or without endoscopic ultrasound prior to booking ESD. Results 40 procedures were performed, though only one procedure was performed in the first year (Mean age 70, 67.5% male). ASA class ranged from 1–4 (mean 2.08). 22 lesions were gastric, 13 were rectal, with the remainder throughout the colon. Mean lesion size was 25mm in maximum dimension (interquartile range 15-30mm). 18 procedures were performed under general anesthesia and the remainder using procedural sedation. Total surgical time ranged from 22 to 398 minutes. Mean surgical time was 104 minutes, or 126 minutes including anesthesia. 50% of procedures were performed using hybrid ESD/EMR technique. R0 resection rate across all cases was 68% (60% for hybrid procedures, 80% for strict ESD). En bloc resection rate was 60%. Recurrence rate was 10%. Complication rate was 7.5% all were post-procedure bleeds requiring hospitalization. No perforations occurred. 3 patients required surgery for incomplete resection or invasive cancer on pathology, 3 required repeat endoscopic resection. Surgical time per cm of lesion improved significantly from the first 10 cases to the last 10 (time per cm resected 75 min to 32 min p<0.006). Conclusions ESD is an effective therapy for GI neoplasia. ESD is feasible in a Canadian setting. Hybrid techniques tend to be faster though at the expense of R0 resection. Patient centered outcomes in this sample are favorable and comparable to large ESD series. Monitoring of ESD quality is critical for comparison with standard of care as experience with ESD in Canada grows. Funding Agencies 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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