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Enregistrement W4389069658 · doi:10.1002/deo2.322

Endoscopic submucosal dissection and JNET classification for colorectal neoplasia: A North American academic center experience

2023· article· en· W4389069658 sur OpenAlexaff
Nabeel Ahmed, Robert Bechara

Notice bibliographique

RevueDEN Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopic submucosal dissectionMedicineLesionUnivariate analysisNarrow-band imagingMagnificationSingle CenterRadiologyRetrospective cohort studyBiopsyEndoscopic mucosal resectionEndoscopySurgeryInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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