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Enregistrement W31671461 · doi:10.1155/2009/143949

Image-Enhanced Endoscopy in Practice

2009· article· en· W31671461 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah McGill, Roy Soetikno, Tonya Kaltenbach

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopyImage (mathematics)Computer scienceComputer visionArtificial intelligenceMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The detection, diagnosis and treatment of early cancers offers the best hope for the prevention and cure of gastrointestinal cancers – one of the leading causes of death worldwide (1). The detection of pre- or early cancer using white light endoscopy can be challenging because their morphology can be inconspicuous (ie, nonpolypoid; slightly elevated, flat, or slightly depressed]) and their colour can be minimally altered. Indeed, nonpolypoid neoplasms have been shown to be common and important in the esophagus, Barrett’s mucosa and stomach (Figure 1). Our recent prevalence study (2), highlighted their importance in the colon. We showed that nonpolypoid colorectal neoplasms (NP-CRNs) are relatively common and are potentially more dangerous than polypoid neoplasms of similar size because they have a higher risk of containing in situ or submucosal invasive carcinoma. Some nonpolypoid gastrointestinal neoplasms are fairly easy to detect and diagnose, whereas others can be quite difficult to visualize using white light illumination. The current technique and technology of image-enhanced endoscopy (IEE) is available to augment the detection, diagnosis and treatment of these subtle lesions. Figure 1) Distribution of superficial lesions according to morphological classification showing the relevance and importance of the nonpolypoid types in our endoscopic practice. Data regarding lesions of the upper gastrointestinal tract were derived from the Paris ... Dr Tonya Kaltenbach is a gastroenterologist with the VA Healthcare System in Palo Alto, California, USA There are two methods of IEE: dye-based and equipment-based (3). The objective of these two methods is to increase the contrast of structures, thus making the mucosal topography, morphology and borders of lesions viewable in finer detail. Used alone or in tandem, they may complement the white light examination as well each other (Figure 2). Detailed examination of the mucosa provides a cross-sectional view of the underlying pathology and facilitates discrimination between normal, non-neoplastic and neoplastic tissue. Taken together with size and morphology, and observation during submucosal injection, important information regarding the likelihood of submucosal invasion and whether the patient can undergo a safe and curative endoscopic resection is obtained. Figure 2) The benefit of the detection and diagnosis of pre- and early cancer of the gastrointestinal tract is significantly curtailed if safe and efficacious endoscopic treatment is unavailable. Image-enhanced endoscopy is an integral component of endoscopic diagnosis, ... The present article describes the techniques and applications of IEE and provides readers of the Journal with a resource to begin or to potentially improve on their use of IEE. For critical analysis of the literature, readers are directed toward a comprehensive review of the subject (3,4). We will present a description of the various techniques of IEE, and their specific preparations and properties. We will also include an outline of the supporting data regarding the use of IEE for the detection, diagnosis and therapy of a variety of nonpolypoid gastrointestinal neoplasms.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1340,105

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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