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Enregistrement W4391874104 · doi:10.1093/jcag/gwad061.208

A208 ENDOSCOPIC SUBMUCOSAL DISSECTION (ESD) FOR BARRETT’S NEOPLASIA: CLINICAL OUTCOMES AND MID-TERM FOLLOW-UP AT A CANADIAN TERTIARY REFERRAL CENTER

2024· article· en· W4391874104 sur OpenAlexaffabout
Y Fujiyoshi, Khaled Khalaf, Jeffrey D. Mosko, Gary R. May, Christopher Teshima

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopic submucosal dissectionMedicineReferralGeneral surgeryTertiary referral centreCenter (category theory)SurgeryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Endoscopic submucosal dissection (ESD) is an established technique for resecting early gastrointestinal neoplastic lesions. However, for Barrett’s neoplasia treatment, piecemeal EMR has been the standard approach, leaving the efficacy of ESD for Barrett’s neoplasia unclear. Aims To assess the outcomes of Barrett’s neoplasia treated with ESD at a tertiary center in Canada. Methods This is a single center, retrospective study. All patients aged over 18 who underwent ESD for Barrett’s neoplasia at St. Michael’s Hospital between December 2017 and August 2023 were included. Primary outcomes were En-bloc, R0, curative resection, and recurrence rates, while secondary outcomes focused on the adverse event rate. Results Of the 72 patients studied (mean age 67.7 years; 90% male), 31.9% (23/72) were SSBE and 68.1% (49/72) were LSBE. The mean±SD lesion size was 4.5±3.4 cm, with circumferential occupancy at 53.4±23.9 %. Paris classifications were as follows: 0-Is: 8 (11.1%), 0-IIa: 26 (36.1%), 0-IIb: 9 (12.5%), 0-IIc: 6 (8.3%), 0-IIa+IIc: 13 (18.6%), 0-IIa+Is: 10 (13.9%). The mean operation time stood at 144.4 (75.3) minutes. Adverse events comprised deep mural injury (4.1%) and delayed bleeding (2.8%). Pathology findings showed high-grade dysplasia in 6.9% and adenocarcinoma in 93.1%, further differentiated as: well-differentiated (55%), moderately differentiated (33%), and poorly differentiated (12%). The invasion depth was intramucosal in 76%, SM1 in 6%, and SM2-SM3 in 18%. Lympho-vascular invasion was present in 22%. En-bloc, R0, and curative resection rates were 96% (69/72), 82% (59/72), and 64% (46/72), respectively. Of the curative resection patients, 42 have completed follow-up EGD, with 11.9% (5/42) showing persistent dysplasia at first follow-up. These were treated by either EMR (4 cases) or ESD (1 case), leading to a 100% (42/42) complete remission of dysplasia (CRD) rate with median follow-up time of 127 (68-190) days. After achieving CRD, local recurrence was found in 2.4% (1/42) with a median follow-up time of 289 (136-524) days. This recurrence post-CRD was successfully treated with EMR, regaining CRD. Conclusions Our study showcases the Canadian experience of using ESD for Barrett’s neoplasia at a large single tertiary referral center. Given the challenging demarcation lines in Barrett’s neoplasia and the frequent presence of metachronous lesions, even with curative resection, 11.9% showed persistent lesions during the first follow-up. However, these lesions were treatable endoscopically, with 100% eventually achieving CRD. Although there was a 2.4% recurrence rate post-CRD, this too could be managed endoscopically. Overall, the mid-term outcomes of treating Barrett’s neoplasia with ESD are promising. Funding Agencies None

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,290
Écart entre enseignants0,271 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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