MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037666509 · doi:10.1136/jclinpath-2020-206428

Review of pathological findings in laparoscopic sleeve gastrectomy specimens performed for morbid obesity

2020· review· en· W3037666509 sur OpenAlexaff
Klaudia Nowak, Adam DiPalma, Stefano Serra, Fayez A. Quereshy, Timothy Jackson, Allan Okrainec, Runjan Chetty

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBariatric Surgery and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologicalMedicineSleeve gastrectomyHelicobacter pyloriMorbid obesityGastrectomySurgeryGeneral surgeryClinical significanceObesityWeight lossRadiologyPathologyInternal medicineGastric bypassCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Bariatric surgical procedures are employed when there is a failure of lifestyle modification in arresting obesity. Laparoscopic sleeve gastrectomy (LSG) is quickly becoming the bariatric surgical procedure of choice. LSG results in a gastric remnant that is subject to pathological examination. The objective of this paper is to review the literature in regard to histological findings identified in gastric remnants post-LSG and identify the most pertinent histological findings. Materials and methods A literature search was performed to identify relevant case series. Data gathered from relevant case series then underwent statistical analysis. Results The most common histological findings in an LSG specimen were clinically indolent findings such as no pathological abnormalities identified followed by non-specific gastritis. A minority of cases demonstrated clinically actionable findings for which Helicobacter pylori represented the majority of these findings. Conclusion There is a broad spectrum of pathological findings in LSG specimens, ranging from clinically indolent to clinically actionable. The most common histological findings are clinically indolent and only a small portion are of clinical significance and, hence, actionable.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical PathologyMême sujetBariatric Surgery and OutcomesTravaux en français237 207