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Enregistrement W3135752315 · doi:10.1093/jcag/gwab002.138

A140 OUTCOMES OF ENDOSCOPIC ABLATIVE THERAPY AND SURGICAL MANAGEMENT IN BARRETT’S ESOPHAGUS: DEVELOPMENT OF A MULTIDISCIPLINARY DATABASE

2021· article· en· W3135752315 sur OpenAlexaff
Hillary Wilson, Pam Blakely, Warren Sun, Jerry T. Dang, Shahzeer Karmali, Colonel Roy K. H. Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDysplasiaBarrett's esophagusIntestinal metaplasiaEsophagusEndoscopic mucosal resectionDysphagiaDiseaseMalignancyDatabaseInternal medicineGeneral surgerySurgeryAdenocarcinomaEndoscopyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Barrett’s Esophagus (BE) is a precancerous condition in which epithelial cells of the esophagus undergo metaplasia from stratified squamous to simple columnar. This metaplasia predisposes the epithelial cells to a stepwise progression of dysplasia, and ultimately esophageal adenocarcinoma. The risk for developing malignancy increases with greater degrees of dysplasia; therefore, current intervention is focused on reducing the incidence and progression of dysplasia. There is good evidence that endoscopic therapies, such as resection and ablation, are effective at treating dysplasia in BE; however, the optimal modality to reduce recurrence is unclear. While proton pump inhibitors (PPI) remain the mainstay of medical treatment, fundoplication may be indicated for failure of medical therapy and patients with anatomical defects such as hiatal hernias. There is currently a lack of guidelines for optimal combined medical and surgical treatment for patients with BE who have received endoscopic treatment. Aims Our aim is to create a novel multidisciplinary database of endoscopically treated patients with BE that will allow us to monitor long-term outcomes and disease progression. Methods A systematic review on the impact of fundoplication on the progression of BE to dysphagia and adenocarcinoma is underway. Using an existing database as a foundation, we developed a prospective database of patients with BE using RedCAP, a secure cloud-based database. Feedback from specialists in both Gastroenterology and General Surgery contributed to a database that is to our knowledge, the first to combine medicine and surgery. Results As proof of concept, we entered seven participants’ information into the database. The majority of participants had risk factors for BE, including caucasian ethnicity, male gender, age > 50 years, and elevated BMI. Five came from the endoscopic ablation program and two were referred by surgery. Four patients underwent laparoscopic Nissen fundoplication, of which three had concurrent hiatal hernia repairs. Two have been seen for post-surgical surveillance. One remained dysplasia free PPI dose was reduced. The other demonstrated a reduction of BE, but continued the same dose of PPI and is scheduled to receive ablation therapy. Conclusions Our preliminary results indicate our database can successfully monitor both medical and surgical parameters of patients with BE. With additional participants and longitudinal data, we are positioned to provide evidence-based guidelines to treat and monitor endoscopically treated patients with BE from both a medical and surgical perspective. Funding Agencies None

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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