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Enregistrement W4387732615 · doi:10.14309/01.ajg.0000956828.62184.1e

S1797 Outcomes Following Endoscopic Resection of Duodenal Neuroendocrine Tumors

2023· article· en· W4387732615 sur OpenAlexaff
Sarang Gupta, Gurmun Brar, Katina Zheng, Shaheed W. Hakim, Christopher Teshima, Gary R. May, Calvin Law, Julie Hallet, Jeffrey D. Mosko

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopic mucosal resectionNeuroendocrine tumorsDuodenumEndoscopySurgeryRetrospective cohort studyCohortIncidence (geometry)DuodenoscopyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Duodenal neuroendocrine tumors (D-NET) are rare cancers derived from neuroendocrine cells of the duodenum. A steady increase in the incidence of these tumors has been observed. Current management strategies are guided by various tumor characteristics including size, grade, and depth of invasion. There exists conflicting evidence, however, on the rates of recurrence after positive resection margins (R1) following endoscopic resection. Thus, it remains uncertain whether complete endoscopic resection (R0) of these indolent tumors is clinically significant and whether follow-up endoscopic or surgical intervention is justified. Our aim is to characterize the management and clinical outcomes in patients undergoing endoscopic resection of D-NETs. Methods: We conducted a retrospective, single-centre cohort study. Consecutive patients over the age of 18 who underwent endoscopic resection of histologically proven D-NETs between 2011 and 2020 were included. Data on patient, endoscopic, and tumor characteristics were collected through electronic chart review. Descriptive statistics were conducted for data analysis. Results: A total of 47 D-NETs were endoscopically resected amongst 43 patients (Table 1). Mean tumor size was 9.88 ± 6.86 mm. Conventional endoscopic mucosal resection (EMR) was performed most frequently (55%, n=26/47), followed by caP-assisted EMR (30%, n=14/47). Hybrid endoscopic submucosal dissection (ESD)/EMR was performed in 1 case. A total of 2 intra-procedural perforations occurred, both of which were successfully closed endoscopically. One patient with a peri-ampullary D-NET experienced significant intra-procedural bleeding requiring endoscopic intervention and endotracheal intubation resulting in a brief hospitalization. 57% of all resected D-NETs were followed at surveillance endoscopy 1 (SE1) at a median interval of 199 days (range, 84 to 830). R1 margins were found in 26 cases (55%), of which 16 were assessed at SE1. Of these, 1 patient was electively treated with APC and 2 were referred to surgery. Tumor recurrence occurred in 2 patients. Conclusion: D-NETs recur in less than 5% of patients at initial surveillance endoscopy following endoscopic resection. In spite of a high R1 resection rate, our study suggests that patients with these indolent tumors who have positive margins can be managed conservatively with surveillance endoscopy. Further investigation is warranted to determine the optimal duration and interval surveillance strategy for these patients. Table 1. - Characterizing Endoscopic Management and Clinical Outcomes for D-NETs (n=47) Variable Value Baseline demographics Age in years, mean (SD) 64 (10.4) Female sex, n (%) 18 (41.9) Charlson comorbidity index, mean (SD) 1.59 (2.26) NET positive on previous biopsy, n (%) 33 (70.2) Endoscopic ultrasound performed prior to resection, n (%) 30 (63.8) Method of resection Conventional EMR, n (%) 26 (55.3) CaP-assisted EMR, n (%) 14 (29.7) Hybrid ESD/EMR, n (%) 1 (2.1) Technical success rate, % 100 Tumor grade (WHO classification, 2019) G1, n (%) 26 (55.3) G2, n (%) 17 (36.2) G3, n (%) 0 (0) Unspecified, n (%) 4 (8.5) Tumor size < 5 mm, n (%) 4 (8.5) 5 – 9 mm, n (%) 22 (46.8) > 10 mm or greater, n (%) 16 (34.0) Unspecified, n (%) 5 (10.6) Tumor invasion Muscularis propria, n (%) 3 (6.4) Lymphovascular invasion, n (%) 2 (4.3) Perineural invasion, n (%) 0 (0) Tumor resection margins R1, n (%) 26 (55.3) R0, n (%) 16 (34.0) Cannot be assessed or unspecified, n (%) 5 (10.6) Total number lesions surveilled at SE1, n (%) 27 (57.4) Time to SE1 in days, median (range) 199 (84 – 830) Management of R1 margins Surveillance endoscopy alone, n (%) 14 (53.8) Endoscopic intervention, n (%) 1 (3.8) Surgical referral, n (%) 2 (7.7) Lost to follow-up, n (%) 9 (34.6) Patients with recurrence at SE1, n (%) 2 (4.6) Time to last recurrence-free endoscopy in years, median (range) 2.6 (0.4 – 6.6) D-NET, duodenal neuroendocrine tumor; EMR, endoscopic mucosal resection; ESD, endoscopic submucosal dissection; SE1, first surveillance endoscopy; SD, standard deviation; WHO, World Health Organization; R1, positive resection margin; R0, complete resection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,334
Écart entre enseignants0,314 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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