Lumen-Apposing Metal Stent With and Without Concurrent Double-Pigtail Plastic Stent for Pancreatic Fluid Collections: A Comparative Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lumen-apposing metal stents (LAMSs) are often used to drain pancreatic fluid collections (PFCs). However, adverse events, such as stent obstruction, infection, or bleeding, have been reported. Concurrent double-pigtail plastic stent (DPPS) deployment has been suggested to prevent these adverse events. This meta-analysis aimed to compare the clinical outcomes of LAMS with DPPS vs. LAMS alone in the drainage of PFCs. Methods: An extensive search was conducted in the literature to include all the eligible studies that compared LAMS with DPPS vs. LAMS alone for drainage of PFCs. Pooled risk ratios (RRs) with the 95% confidence intervals (CIs) were obtained within a random-effect model. The outcomes were technical and clinical success, and overall adverse events, including stent migration and occlusion, bleeding, infection, and perforation. Results: Five studies involving 281 patients with PFCs (137 received LAMS plus DPPS vs. 144 received LAMS alone) were included. LAMS plus DPPS group was associated with comparable technical success (RR: 1.01, 95% CI: 0.97 - 1.04, P = 0.70) and clinical success (RR: 1.01, 95% CI: 0.88 - 1.17). Lower trends of overall adverse events (RR: 0.64, 95% CI: 0.32 - 1.29), stent occlusion (RR: 0.63, 95% CI: 0.27 - 1.49), infection (RR: 0.50, 95% CI: 0.15 - 1.64), and perforation (RR: 0.42, 95% CI: 0.06 - 2.78) were observed in LAMS with DPPS group compared to LAMS alone but without a statistical significance. Stent migration (RR: 1.29, 95% CI: 0.50 - 3.34) and bleeding (RR: 0.65, 95% CI: 0.25 - 1.72) were similar between the two groups. Conclusions: Deployment of DPPS across LAMS for drainage of PFCs has no significant impact on efficacy or safety outcomes. Randomized, controlled trials are necessary to confirm our study results, especially in walled-off pancreatic necrosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».