A121 UNDERWATER EMR FOR NON-LIFTING SESSILE COLORECTAL LESIONS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sessile colorectal lesions which do not elevate with submucosal injection — “non-lifting” lesions — are considered poor candidates for EMR due to concerns of possible invasive cancer and increased procedural risk. However, a non-lifting sign is an unreliable predictor of malignancy, relegating many benign lesions to surgical resection. Underwater EMR (UEMR), which obviates submucosal injection, is effective for sessile colorectal polyps but has not been evaluated specifically for non-lifting lesions. Aims The aim of this study was to assess the efficacy of UEMR for “non-lifting” large sessile colorectal lesions with the hypothesis that UEMR may have a clinical role in managing complex lesions. Methods We reviewed our database from 2016 to 2019 for patients referred for large (≥ 20 mm) non-lifting colorectal lesions without overt signs of invasive cancer, who subsequently underwent UEMR. Results Thirty-two cases were successfully treated with single session UEMR. 18 (56%) were de novo lesions whereas the remainder had undergone previous attempt(s) at conventional EMR. The mean lesion size was 37 ± 17 mm. 4 cases (13%) were resected en bloc; the remainder piecemeal. Final pathology was T1 adenocarcinoma, N=3 (9%); tubulovillous adenoma, N=15 (47%); tubular adenoma, N=8 (25%); sessile serrated, N=6 (19%); high-grade dysplasia, N=2 (6%). One patient with cancer underwent surgical resection (T1N0); the remainder had endoscopic follow-up over 8 ± 3 months with benign recurrent/residual lesions in 8%, all amenable to UEMR. There were no procedural complications. Conclusions In this series of large sessile non-lifting colorectal lesions, UEMR was effective for both de novo and previously treated lesions, obviating surgery in the majority of cases. Funding Agencies None
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».