Endoscopic submucosal dissection and JNET classification for colorectal neoplasia: A North American academic center experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Endoscopic submucosal dissection (ESD) enables minimally invasive resection of superficial gastrointestinal neoplasms en bloc regardless of size. The Japan narrow band imaging expert team (JNET) classification utilizes optical magnification and narrow band imaging (NBI) to predict pathology. In North America, ESD is far from ubiquitous, and regional outcomes are not widely described. To date there are no North American studies describing the application and yield of the JNET classification as applied in the practice of ESD. Methods A retrospective, single‐center, cohort analysis was performed on a prospectively maintained database of ESD procedures. Between July 2016 and February 2023, all consecutive patients treated with ESD for colorectal lesions were identified and stratified by lesion location, JNET, NBI International Colorectal Endoscopic, lateral spreading tumors, and Paris classifications. Univariate analysis was used for clinicopathological data. p < 0.05 was considered statistically significant. Results A total of 112 patients were identified. One lesion, a lipoma, was excluded. Overall, 49.5% (55/111) of lesions were colonic and 50.5% (56/111) rectal. Most lesions were lateral spreading tumors (60.4%, 67/111). Overall, 96.4% (107/111) ESDs were successfully completed, 98.1% (105/107) en bloc, and 87.9% (94/107) R0. Adverse events occurred in 1.8% (2/111) of procedures. The median diameter was 4.0 cm and resected in a median time of 62.0 min. Overall, 70.1% (47/67) lesions were upstaged from pre‐ESD biopsy. JNET 2B showed 80.2% (95% CI 71.5–87.1) accuracy for high‐grade dysplasia or sm1. All JNET type 3 were ≥sm2 (p < 0.001). Conclusions ESD permits safe and effective resection of superficial colorectal neoplasms. JNET classification was more accurate than pre‐resection biopsy at predicting histology in this series.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».