A149 SAFETY AND EFFICACY OF ENDOSCOPIC SUBMUCOSAL DISSECTION FOR ESOPHAGOGASTRIC NEOPLASMS IN A CANADIAN SETTING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Endoscopic submucosal dissection (ESD) is a technique that has been developed in Japan and is increasingly being adopted by western countries for treatment of superficial gastrointestinal neoplasms. Aims In this study, we aim to present the safety and efficacy of ESD for esophageal and gastric neoplasms in a Canadian setting, given the limited data regarding the outcomes of ESD in North America Methods Data of 100 patients with superficial upper GI neoplasms (esophageal and gastric) who underwent ESD between 2016 and 2022 in Kingston Health Sciences Centre, a tertiary hospital in Kingston, Ontario, were retrospectively reviewed. Demographics and lesion characteristics, ESD technique, and outcomes in terms of efficacy and safety were analyzed. Results 100 patients were included in the study. 67% of the lesions were esophageal. The median diameter was 4.6cm and median area was 11.94cm2. Outcomes were favorable with technical success 98%, en bloc resection 96%, R0 resection 89% and curative resection 80%. Upstage in pathology from index biopsy was seen in 42% of the lesions. Adverse events were infrequently encountered (8%) and included delayed bleeding, aspiration, and pain. Conclusions ESD is a safe and effective modality for accurately diagnosing and treating early and superficial esophagogastric neoplasms when performed by trained endoscopists. Further research is required, however, to increase the adoption of this technique across Canada. Procedural Details Funding Agencies None
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».