<scp>Four‐dimensional</scp> impedance manometry volume metrics for predicting abnormal bolus retention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective measurement for esophageal bolus volume and bolus clearance could classify abnormal high-resolution manometry (HRM) beyond the current Chicago classification. We aimed to compare the novel four-dimensional impedance manometry (4D HRM) volume metrics with timed barium esophagram (TBE). METHODS: Adults with esophageal symptoms undergoing HRM and TBE were included. A custom-built program for 4D HRM analysis measured esophageal luminal cross-sectional area (CSA) from impedance and subsequently derived esophageal bolus volume and clearance. 4D HRM volume metrics included pre-swallow residual volume, maximal volume, retention volume, and clearance ratio defined as 1.0-retention volume divided by the maximal volume. An abnormal TBE was defined as a column height >5 cm at 1 min or 5 min. KEY RESULTS: A total of 95 patients (normal motility: 33%; ineffective esophageal motility: 12%; absent contractility: 10%; esophagogastric junction outflow obstruction: 30%; type I achalasia: 5%; type II achalasia: 12%) were categorized into normal TBE (58%), abnormal TBE at 1 min (17%), and abnormal TBE at 5 min (25%). The AUROC demonstrated that, among all 4D HRM volume metrics, the clearance ratio had the best performance in predicting abnormal TBE at 5 min (AUROC, 95% confidence interval: 0.89, 0.82-0.96), and exhibited a strong negative correlation with TBE at 5 min (r = -0.65; p < 0.001). CONCLUSIONS & INFERENCES: Novel 4D HRM volume metrics provide objective measurement of esophageal bolus volume and bolus clearance. The clearance ratio has a strong correlation with TBE and could potentially serve as a substitute for TBE to measure esophageal retention.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».