Snare-tip soft coagulation is effective and efficient as a first-line modality for treating intraprocedural bleeding during Barrett’s mucosectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND : Intraprocedural bleeding (IPB) during multiband mucosectomy (MBM) for Barrett's neoplasia can obscure the endoscopic field. Current hemostatic devices may affect procedure continuity and technical success. Snare-tip soft coagulation (STSC) as a first-line therapy for primary hemostasis has not previously been studied in this setting. METHODS: Between January 2014 and November 2019, 191 consecutive patients underwent 292 MBM procedures for Barrett's neoplasia within a prospective observational cohort in two tertiary care centers. A standard MBM technique was performed. IPB was defined as bleeding obscuring the endoscopic field that required intervention. The primary outcome was the technical success and efficacy of STSC. RESULTS: IPB occurred in 63 MBM procedures (21.6 %; 95 % confidence interval 17.3 % - 26.7 %). STSC was attempted as first-line therapy in 51 IPBs, with the remainder requiring alternate therapies because of pooling of blood. STSC achieved hemostasis in 48 cases (94.1 % by per-protocol analysis; 76.2 % by intention-to-treat analysis). No apparatus disassembly was required to perform STSC. CONCLUSIONS: STSC is a safe, effective, and efficient first-line hemostatic modality for IPB during MBM for Barrett's neoplasia.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».