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Enregistrement W4391886332 · doi:10.1093/jcag/gwad061.137

A137 BALLOON-ASSISTED ENDOSCOPY FOR SMALL BOWEL BLEEDING – A REVIEW

2024· review· en· W4391886332 sur OpenAlexaff
Ghaus M. Malik, Jia Guo, Brendan P. Halloran, Sergio Zepeda-Gómez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBalloonEndoscopyRadiologyGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Gastrointestinal (GI) bleeding is a potentially life-threatening medical emergency requiring immediate medical attention. Obscure GI bleeding (OGIB) Is defined as GI bleeding with no obvious culprit lesion found on initial upper or lower endoscopy. Further investigations are needed as 75% of those cases originate in the small bowel. The advent of small bowel endoscopy, consisting of video capsule endoscopy (VCE) and device-assisted enteroscopy (DAE) has allowed clinicians to endoscopically visualize the entire GI tract and perform therapeutic interventions. These devices include balloon assisted endoscopy (BAE) and Spiral Endoscopy (SPE). Aims The objectives of this review are to analyze the definitions, etiologies, and risk factors of OGIB. Furthermore, we reviewed the diagnostic and therapeutic yields of DAE and its safety profile. Due to the adverse effects and recall of SPE, we only report here on BAE. Methods A literature review was conducted using PubMed and OvidSP (Medline) to identify articles on the use of VCE and DAE for OGIB. Keywords included a combination of gastrointestinal bleeding with occult, obscure, active and inactive, small bowel bleed, diagnostic yield, therapeutic yield, and rebleeding rate. The information was obtained via systematic review and meta-analysis, retrospective studies, and case reports. Results A total of 32 papers were reviewed. The most common causes of OGIB reported were vascular lesions (23-47%), inflammatory lesions (12-16%), and tumors (5-16%). The risk factors associated with OGIB include age, cardiac disease, liver cirrhosis, chronic kidney disease, and hereditary vascular diseases. The overall diagnostic and therapeutic yields of BAE in OGIB were 76.3% and 49.5%, respectively. Factors that increased the yield included performing an initial VCE (increase by 7%) and performing the procedure within the first 10 days after the initial bleeding episode (87.5%) as compared to after 10 days (11.1%). Recurrent bleeding can occur in up to 46% of patients. Risk factors for rebleeding include cirrhosis, overt bleeding symptoms, and presence of multiple vascular lesions. Associated adverse effects in DAE were minor in 9.1% of patients and severe in less than 2%. These include bleeding (0.8%), perforation (0.3%), and pancreatitis (0.3%). Conclusions OGIB is a challenging clinical entity. BAE now allows clinicians to diagnose and treat culprit lesions in the small bowel with reasonable success and a strong safety profile, however timing and prior VCE can further optimize this. Clinical decisions and follow up should be made based around existing risk stratification tools and scores. Further prospective research is needed to determine optimal timing of DAE from presentation of OGIB that would increase diagnostic and therapeutic yields. Figure 1. A and B) Endoscopic images of small bowel vascular lesion. C) Bleeding vascular lesion treated with hemostatic clips. 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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