Previously Attempted Large Nonpedunculated Colorectal Polyps Are Effectively Managed by Endoscopic Mucosal Resection
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Endoscopic mucosal resection (EMR) is an effective therapy for naive large nonpedunculated colorectal polyps (N-LNPCPs). The best approach for the treatment of previously attempted LNPCPs (PA-LNPCPs) is undetermined. METHODS: EMR performance for PA-LNPCPs was evaluated in a prospective observational cohort of LNPCPs ≥20 mm. Efficacy was measured by technical success (removal of all visible polypoid tissue during index EMR) and recurrence at first surveillance colonoscopy (SC1). Safety was assessed by clinically significant intraprocedural bleeding, deep mural injury types III-V, clinically significant post-EMR bleeding, and delayed perforation. RESULTS: From January 2012 to October 2019, 158 PA-LNPCPs and 1,134 N-LNPCPs underwent EMR. Median PA-LNPCP size was 30 mm (interquartile range 25-46 mm). Technical success was 93.0% and increased to 95.6% after adjusting for 2-stage EMR. Cold-forceps avulsion with adjuvant snare-tip soft coagulation (CAST) was required for nonlifting polypoid tissue in 73 (46.2%). Median time to SC1 was 6 months (interquartile range 5-7 months). Recurrence occurred in 9 (7.8%). No recurrence was identified among 65 PA-LNPCPs which underwent margin thermal ablation at SC1 vs 9 (18.0%; P < 0.001) which did not. There were significant differences in resection duration (35 vs 25 minutes; P < 0.001), technical success (93.0% vs 96.6%; P = 0.026), and use of CAST (46.2% vs 7.6%; P < 0.001), between PA-LNPCPs and N-LNPCPs. When adjusting for 2-stage EMR, no difference in technical success was identified (95.6% vs 97.8%; P = 0.100). No differences in adverse events or recurrence were identified. DISCUSSION: EMR, using auxillary techniques where necessary, can achieve high technical success and low recurrence frequencies for PA-LNPCPs.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».