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Enregistrement W4387160983 · doi:10.1055/a-2184-1609

Geometry of cold snare polypectomy and risk of incomplete resection

2023· article· en· W4387160983 sur OpenAlexaff
Oliver Cronin, David Kirszenblat, Nauzer Forbes, Sunil Gupta, Anthony Whitfield, Timothy H. O’Sullivan, Julia Gauci, Muhammad Abu-Arisha, Hunter Wang, Nicholas G. Burgess, Eric Y.T. Lee, Stephen J. Williams, Michael J. Bourke

Notice bibliographique

RevueEndoscopy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolypectomyMedicineResectionColorectal PolypSurgeryColorectal cancerInternal medicineCancerColonoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cold snare polypectomy (CSP) is safer than and equally efficacious as hot snare polypectomy (HSP) for the removal of small (<10mm) colorectal polyps. The maximum polyp size that can be effectively managed by piecemeal CSP (p-CSP) without an excessive burden of recurrence is unknown. Methods Resection error risks (RERs), defined as the estimated likelihood of incomplete removal of adenomatous tissue for a single snare resection pass, for CSP and HSP were calculated, based on an incomplete resection rate. Polyp area, snare size, estimated number of resections, and optimal resection defect area were modeled. Overall risk of incomplete resection (RIR) was defined as RIR=1 – (1 – p)n, where p is the RER and n the number of resections. Results A 40-mm polyp has a four times greater area than a 20-mm polyp (314.16mm2 vs. 1256.64mm2), and requires three times more resections (11 vs. 33, respectively, assuming 8-mm piecemeal resection pieces for p-CSP). RIRs for a 40-mm polyp by HSP and p-CSP were 15.1%–23% and 40.74%–60.60% respectively. Conclusion RER is more important with p-CSP than with HSP. The number of resections, n, and consequently RIR increases with increasing polyp size. Given the overwhelming safety of CSP, specific techniques to minimize the RER should be studied and developed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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