Local recurrence rates after resection of large colorectal serrated lesions with or without margin thermal ablation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Serrated lesions (SLs) including traditional serrated adenomas (TSA), large hyperplastic polyps (HP) and sessile serrated lesions (SSLs) are associated with high incomplete resection rates. Margin ablation combined with EMR (EMR-T) has become routine to reduce local recurrence while cold snare polypectomy (CSP) is becoming recognized as equally effective for large SLs. Our aim was to evaluate local recurrence rates (LRR) and the use of margin ablation in preventing recurrence in a retrospective cohort study.Methods Patients undergoing resection of ≥15 mm colorectal SLs from 2010-2022 were identified through a pathology database and electronic medical records search. Hereditary CRC syndromes, first follow-up > 18 months or no follow-up, surgical resection were excluded. Primary outcome was LRRs (either histologic or visual) during the first 18-month follow-up. Secondary outcomes were LRRs according to size, and resection technique.Results 191 polyps in 170 patients were resected (59.8% women; mean age, 65 years). The mean size of polyps was 22.4 mm, with 107 (56.0%) ≥20 mm. 99 polyps were resected with EMR, 39 with EMR-T, and 26 with CSP. Mean first surveillance was 8.2 mo. Overall LRR was 18.8% (36/191) (16.8% for ≥20 mm, 17.9% for ≥30 mm). LRR was significantly lower after EMR-T when compared with EMR (5.1% vs. 23.2%; p = 0.013) or CSP (5.1% vs. 23.1%; p = 0.031). There was no difference in LRR between EMR without margin ablation and CSP (p = 0.987).Conclusion The local recurrence rate for SLs ≥15 mm is high with 18.8% overall recurrence. EMR with thermal ablation of the margins is superior to both no ablation and CSP in reducing LRRs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».