MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391886336 · doi:10.1093/jcag/gwad061.132

A132 A COLON-SPECIFIC SELECTIVE RESECTION ALGORITHM FOR LARGE NON-PEDUNCULATED POLYPS OPTIMIZES EFFICIENCY WITH HIGH TECHNICAL AND CLINICAL SUCCESS: A PROSPECTIVE COHORT STUDY

2024· article· en· W4391886336 sur OpenAlexaff
Steven Jiang, Aein Zarrin, Arman Walia, Cherry Galorport, Robert Enns, Eric Lam, Neal Shahidi

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProspective cohort studyResectionMedicineCohortAlgorithmInternal medicineComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Endoscopic resection is now the first line treatment strategy for most large (≥20 mm) non-pedunculated colonic polyps (LNPCPs); which includes endoscopic mucosal resection (EMR), cold snare resection (CSR), and endoscopic submucosal dissection (ESD). A selective resection algorithm incorporating EMR and ESD is cost effective and optimizes oncologic outcomes in the rectum. However, a focused evaluation for colonic lesions has not been described. Aims Assess the performance of a colon-specific selective resection algorithm for LNPCPs. Methods Consecutive patients ampersand:003E 18 years of age who underwent endoscopic resection for a LNPCP were enrolled in a prospective single center observation cohort study (clinicaltrials.gov ID: NCT05402696). Modality selection was determined by optical evaluation using the Paris and the Japan NBI Expert Team (JNET) classifications: 1) JNET I – CSR; 2) JNET IIA – EMR; 3) JNET IIB or Paris 0-IIC morphology – en bloc resection (EMR/ESD); 4) JNET III – referral to surgery/multi-disciplinary team review. Algorithm performance was evaluated by technical success (all neoplastic tissue removed at index procedure), procedure-related adverse events, referral to surgery, and recurrence at first surveillance colonoscopy (SC1). Results From 06/2022-09/2023, 230 patients underwent 244 procedures for 295 lesions. Median age was 67 years (IQR 61-74 years) and 127 (55.2%) were male. Median lesion size was 30mm (IQR 20-40mm). Cancer was identified in 12 (4.1%) LNPCPs. Based on pre-resection optical evaluation, 204 (69.2%), 86 (29.2%) and 5 (1.7%) LNPCPs underwent EMR, CSR and ESD, respectively. Technical success was 97.1%, 100.0% and 100.0% for EMR, CSR and ESD, respectively (p=0.245). Procedure duration was significantly shorter for CSR (10 min; IQR 8-15 min) compared to EMR (15 min; IQR 10-25 min) and ESD (30 min; IQR 30-60 min) (P ampersand:003C 0.001). There was no significant difference in intra-procedural perforation, clinically significant post-endoscopic resection bleeding, delayed perforation or serositis, with overall frequencies of 3.4%, 5.2%, 0% and 0.4% respectively. Surgery was performed for 15 lesions (11 submucosal invasive cancer (SMIC); 3 synchronous SMIC; 1 technical failure). Of LNPCPs completing SC1, there was 1 recurrence (1.2%) in the CSR group (p=0.366), which was successfully managed endoscopically. Conclusions A colon-specific selective resection algorithm optimizes procedural efficiency and the risk-benefit profiles of EMR, CSR and ESD for LNPCPs. 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,269 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Association of GastroenterologyMême sujetGastric Cancer Management and OutcomesTravaux en français237 207