Endoscopic ultrasound diagnostic gain over computed tomography and magnetic resonance cholangiopancreatography in defining etiology of idiopathic acute pancreatitis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: About 10%-30% of acute pancreatitis remain idiopathic (IAP) even after clinical and imaging tests, including abdominal ultrasound (US), contrast-enhanced computed tomography (CECT) and magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP). This is a relevant issue, as up to 20% of patients with IAP have recurrent episodes and 26% of them develop chronic pancreatitis. Few data are available on the role of EUS in clarifying the etiology of IAP after failure of one or more cross-sectional techniques. AIM: To evaluate the diagnostic gain after failure of one or more previous cross-sectional exams. METHODS: We retrospectively collected data about consecutive patients with AP and at least one negative test between US, CECT and MRCP, who underwent linear EUS between January 2017 and December 2020. We investigated the EUS diagnostic yield and the EUS diagnostic gain over different combinations of these cross-sectional imaging techniques for the etiologic diagnosis of AP. Types and frequency of EUS diagnosis were also analyzed, and EUS diagnosis was compared with the clinical parameters. After EUS, patients were followed-up for a median of 31.5 mo to detect cases of pancreatitis recurrence. RESULTS: 0.001). During the follow-up, AP recurred in 3 patients, one of which remained idiopathic. CONCLUSION: EUS is a good test to define AP etiology. It showed a 63% diagnostic gain over CECT + MRCP. In suitable patients, EUS should always be performed in cases of IAP. Further prospective studies are needed.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».