Endosonography-guided Radiofrequency Ablation in Pancreatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 20 years, endoscopic ultrasound-guided radiofrequency ablation (EUS-RFA) has generated interest as a novel minimally invasive tool in the multimodal treatment of pancreatic malignant and premalignant lesions. However, although optimization of probes and settings has made EUS-RFA relatively safe, questions on the ideal positioning of this treatment in a multimodal strategy remain unanswered. This review will summarize the technical aspects of EUS-RFA and available clinical experiences for each pancreatic indication (pancreatic cancer, neuroendocrine neoplasms, cystic lesions, and celiac ganglia neurolysis). Established indications will be discussed along those requiring additional clinical data or even proof-of-concept studies. A dedicated session will further discuss evidence expected to emerge from ongoing registered trials, together with issues that must be addressed in future research, including the possible combination with immunotherapy, and the personalization of this treatment on the basis of genetic profiling. Despite the great clinical enthusiasm and scientific fervor, while evidence-based answers are produced, EUS-RFA must be centralized in high-volume centers of recognized expertise, where multidisciplinary discussions of indications and actively recruiting research protocols are available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».