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Enregistrement W4316085685 · doi:10.14309/01.ajg.0000861216.04524.77

S1144 Comparison of Endoscopic Mucosal Resection versus Endoscopic Submucosal Dissection for Treatment of Rectal Neuroendocrine Tumors: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4316085685 sur OpenAlexaboutno aff
Connor Eggleston, Pierce L. Claassen, Rajani Rangray

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopic submucosal dissectionEndoscopic mucosal resectionMeta-analysisNeuroendocrine tumorsResectionEndoscopyDissection (medical)SurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Rectal neuroendocrine tumors (NETs) represent a small portion of gastrointestinal malignancies. Endoscopic mucosal resection (EMR) and endoscopic submucosal dissection (ESD) are two treatment options of interest to therapeutic gastroenterologists. Recently the usage of EMR and ESD has increased, yet studies comparing the techniques across diverse patient populations are lacking. The aim of this systematic review and meta-analysis is to analyze the findings of all studies which compare these two treatment modalities for the management of rectal NETs. Methods: Studies were identified by searching PubMed, Google Scholar, and reviewing citations within previously published meta-analyses. Only articles in English were included and 26 studies were selected for final analysis. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate individual study quality. When comparing EMR to ESD, mean differences were estimated for procedure time, whereas risk ratios were calculated for histologic resection, perforation, and delayed bleeding rates (a continuity correction of 0.2 was used when any group had no adverse events). Pooled effects were estimated using random-effects meta-analysis, while between-study heterogeneity was calculated using the Paule-Mandel estimator with Hartung-Knapp adjusted standard errors. Funnel plots were used to assess publication bias. Results: Of the 26 studies, 24 were retrospective, 1 was prospective, and 1 was mixed prospective/retrospective. A total of 1,880 lesions were included from 1,863 patients. Most studies were single-center retrospective analyses and scored low on the NOS scale indicating poor methodological quality. Mean procedure time was 12.14 minutes shorter for EMR than ESD [9.99-14.30, 95% confidence interval]. Relative risk of perforation and bleeding was 1.60 [1.07-2.38] and 1.67 [1.14-2.43] times more likely, respectively when using ESD. Attaining complete histologic resection was 1.10 [1.02-1.19] times more likely with ESD. (Figure) Conclusion: EMR and ESD are increasingly prevalent treatment options for superficial rectal neoplasms. Data indicates that EMR variations were superior to ESD for decreasing procedure time and minimizing perforation and bleeding rates. However, complete histologic resection was more likely with ESD. Given the poor methodologic quality of current studies, additional randomized, prospective, multicenter trials should be performed to better understand the efficacy and safety outcomes of ESD and EMR techniques for treatment of rectal NETs.Figure 1.: Perforation events associated with each treatment modality within individual cohort studies. When cross-comparing all studies, the overall relative risk of perforation was 1.60 [1.07-2.38, 95% confidence interval] times greater when performing endoscopic submucosal dissection (ESD) compared to endoscopic mucosal resection (EMR) for treatment of rectal neuroendocrine tumors (NETs).

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,037
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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