Per-oral cholangioscopy in patients with primary sclerosing cholangitis: a 12-month follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims Patients with primary sclerosing cholangitis (PSC) have a 9% to 20% lifetime incidence of cholangiocarcinoma (CCA). Per-oral cholangioscopy (POCS) added to endoscopic retrograde cholangiography (ERC) could potentially improve detection of CCA occurrence. We prospectively assessed POCS identification of 12-month CCA incidence in PSC patients undergoing ERC. Patients and methods Consecutive patients with PSC, an indication for ERC, and no prior liver transplantation were enrolled. During the index procedure, POCS preceded planned therapeutic maneuvers. The primary endpoint was ability for POCS visualization with POCS-guided biopsy to identify CCA during 12-month follow-up. Secondary endpoints included ability of ERC/cytology to identify CCA, repeat ERC, liver transplantation, and serious adverse events (SAEs). Results Of 42 patients enrolled, 36 with successful cholangioscope advancement were analyzed. Patients had a mean age 43.5±15.6 years and 61% were male. Three patients diagnosed with CCA had POCS visualization impressions of benign/suspicious/suspicious, and respective POCS-guided biopsy findings of suspicious/positive/suspicious for malignancy at the index procedure. The three CCA cases had ERC visualization impressions of benign/benign/suspicious, and respective cytology findings of atypical/atypical/suspicious for malignancy. No additional patients were diagnosed with CCA during median 11.5-month follow-up. Twenty-three repeat ERCs (5 including POCS) were performed in 14 patients. Five patients had liver transplantation, one after CCA diagnosis and four after benign cytology at the index procedure. Three patients (7.1%) had post-ERC pancreatitis. No SAEs were POCS-related. Conclusions In PSC patients, POCS visualization/biopsy and ERC/cytology each identified three cases of CCA. Some patients had a repeat procedure and none experienced POCS-related SAEs.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».