EUS-guided gastroenterostomy vs. surgical gastrojejunostomy and enteral stenting for malignant gastric outlet obstruction: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims Malignant gastric outlet obstruction (MGOO) is traditionally treated with surgical gastrojejunostomy (SGJ), which is effective but associated with high rates of morbidity, or endoscopic stenting (ES), which is less invasive but associated with significant risk of stent dysfunction and need for reintervention. Endoscopic ultrasound-guided gastroenterostomy (EUS-GE) provides a robust bypass without the invasiveness of surgery. Methods We performed a systematic review and meta-analysis comparing EUS-GE to SGJ and ES for MGOO. Electronic databases were searched from inception through February 2022. A meta-analysis was performed with results reported as odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) using random effects models. Primary outcomes included clinical success without recurrent GOO and adverse events (AEs). Results Sixteen studies involving 1541 patients were included. EUS-GE was associated with higher clinical success without recurrent GOO compared to ES or SGJ [OR 2.60, 95% CI1.58–4.28] and compared to ES alone [OR 5.08, 95% CI 3.42–7.55], but yielded no significant difference compared to SGJ alone [OR 1.94, 95% CI 0.97–3.88]. AE rates were significantly lower for EUS-GE compared to ES or SGJ grouped together [OR 0.34, 95% CI 0.20–0.58], or SGJ alone [OR 0.17, 95% CI 0.10–0.30] but were not significant different versus ES alone [OR 0.57, 95% CI 0.29–1.14]. Conclusions EUS-GE is the most successful approach to treating MGOO, exhibiting a lower risk of recurrent obstruction compared to ES, and fewer AEs compared to SGJ.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».