MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4289201404 · doi:10.3748/wjg.v28.i29.4007

Recurrence rates after endoscopic resection of large colorectal polyps: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4289201404 sur OpenAlexaff
Carola Rotermund, Roupen Djinbachian, Mahsa Taghiakbari, Markus D. Enderle, Axel Eickhoff, Daniel von Renteln

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopic mucosal resectionPolypectomyResection marginMeta-analysisProspective cohort studyColorectal PolypColonoscopyInternal medicineSurgeryEndoscopyGastroenterologyColorectal cancerResectionCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: traditional hot snare polypectomy and standard EMR remains unclear. AIM: To analyze LRR of large colonic polyps in a systematic review and meta-analysis. METHODS: MEDLINE, EMBASE, EBM Reviews, and CINAHL were searched for prospective studies reporting LRR or incomplete resection rate (IRR) after colonic polypectomy of polyps ≥ 10 mm, published between January 2011 and July 2021. Primary outcome was LRR for polyps ≥ 10 mm. RESULTS: standard EMR without (15.2%; 95%CI, 12.5%-18.0%; 4 studies, 650 polyps) or with unsystematic margin ablation (16.5%; 95%CI, 15.2%-17.8%; 6 studies, 3031 polyps). CONCLUSION: LRR is significantly lower after ESD or EMR with routine margin ablation; thus, these techniques should be considered standard for endoscopic removal of large colorectal polyps. Other techniques, such as CSP, cold EMR, and underwater EMR require further evaluation in prospective studies before their routine implementation in clinical practice can be recommended.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,025
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of GastroenterologyMême sujetGastric Cancer Management and OutcomesTravaux en français237 207