Clinical Outcomes of Endoscopic Submucosal Tunnel Dissection Vs Endoscopic Submucosal Dissection in Gastric Lesions: a Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objectives: Many studies have verified that endoscopic submucosal dissection (ESD) has prominent advantages in en bloc resection and low recurrence rate. However, ESD also has technical difficulty for some large-area gastric lesions. Endoscopic submucosal tunneling dissection (ESTD) combined the tunnel technique with the traditional ESD technique for treating gastrointestinal mucosal lesions under tunnel endoscopy. This technique has been gradually applied to the treatment of large-scale early cancer and precancerous lesions, and has achieved good results. Yet no meta-analysis has been published, so we performed this study to determine the efficacy and safety of ESTD vs ESD in gastric lesions through clinical outcomes.Methods: We performed the literature search in PubMed, Cochrane Library, Web of Science, Embase, Wanfang, and CNKI dating up to February 9, 2021. Studies comparing the clinical outcomes of ESTD and ESD in gastric lesions were enrolled. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale was used to evaluate the quality of these studies. Results: Four articles were included that involved a total of 920 patients (187 from the ESTD group and 733 from ESD group). ESTD has higher en bloc resection and R0 resection rate, faster dissection speed, and lower complication rate. The curative resection rate and recurrence rate of ESTD group is comparable with ESD group.Conclusions: ESTD technique is an effective and safe treatment procedure in gastric lesions, and may be prior to ESD for large gastric lesions.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».