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Enregistrement W4311978177 · doi:10.14740/gr1586

Clinical Features and Management of Small Bowel Masses Detected During Device-Assisted Enteroscopy: A Multi-Center Experience

2022· article· en· W4311978177 sur OpenAlexvenueno aff
Michael G. Noujaim, Claire Dorsey, Alice Parish, Daniel Raines, Lara Boudreaux, Mark Hanscom, David R. Cave, Donna Niedzwiecki, Daniel Wild

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnteroscopyInstitutional review boardCohortVeterans AffairsRetrospective cohort studyRadiologyLesionSurgeryEndoscopyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Small bowel mass lesions (SBMLs) are rare, span a range of different histologies and phenotypes, and our understanding of them is limited. Some lesions occur in patients with recognized polyposis syndromes and others arise sporadically. The current literature regarding SBMLs is limited to small retrospective studies, case reports, and small case series. This large multi-center study aims to understand the various clinical presentations, histologies and management options for SBMLs. Methods: After obtaining Institutional Review Board (IRB) approval, electronic records were used to identify all device-assisted enteroscopy (DAE) performed for luminal small bowel evaluation in adult patients at three US referral centers (Duke, LSU and UMass) from January 1, 2014, to October 1, 2020. We identified all patients within this cohort in whom a SBML was detected. Using a focused electronic medical record chart review, we collected patient, procedure, and lesion-related data and used descriptive statistics to explore relationships between these data and outcomes. Results: A total of 218 patients (49 at Duke, 148 at LSU, and 21 at UMass) in this cohort had at least one SBML found on DAE. The most common presenting symptoms were iron-deficiency anemia/bleeding (73.3%) and abnormal imaging (33.6%). Thirty-five percent of patients had symptoms for more than a year prior to their diagnosis. Most patients (71.6%) underwent video capsule endoscopy (VCE) prior to DAE and 84% of these exams showed the lesion. The lesion was seen less frequently (48.9%) on computed tomography (CT) scan performed prior to DAE. The majority of lesions were found on antegrade (56%) or retrograde (29.8%) double-balloon enteroscopy (DBE). The most common lesion phenotypes were submucosal (41.3%) and pedunculated (33%) with a much smaller number being sessile (14.7%) or obstructing/invasive (11%). They were found equally as commonly in the jejunum (46.3%) and ileum (49.5%). Most lesions were 10 - 20 mm in size (47%) but 22.1% were larger than 20 mm. The most common histologies were neuroendocrine tumors (NETs, 20.6%) and hamartomas (20.6%). Primary adenocarcinoma of the small bowel was rare, constituting only 5% of lesions. The majority of polyps (78.4%) were sporadic, compared to 21.7% associated with a polyposis or hereditary cancer syndrome, most commonly Peutz-Jeghers syndrome (18.3%). After DAE, 37.6% were advised to undergo surgical resection and 48% were advised to undergo endoscopic surveillance or no further management because of benign histology or successful endoscopic resection. Conclusions: In this multi-center retrospective study we found that SBMLs are more likely to be sporadic than syndromic, medium in size and either pedunculated or submucosal. NETs and hamartomas predominated and symptoms, most commonly anemia, can be present for more than a year prior to diagnosis. Close to one half of lesions required either no further intervention or only endoscopic surveillance.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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