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Enregistrement W4402137539 · doi:10.1093/dote/doae057.133

374. INCIDENCE AND PREDICTORS OF STRICTURE DEVELOPMENT FOLLOWING ESOPHAGECTOMY: A RETROSPECTIVE ANALYSIS

2024· article· en· W4402137539 sur OpenAlexaff
Shamlan AlQinai, Trafford Crump, Carmen Mueller, John Cools, John Spicer, Lorenzo Ferri, Sara Najmeh

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)EsophagectomyRetrospective cohort studyGeneral surgerySurgeryInternal medicineEsophageal cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Anastomotic stricture (AS) is a well described complication after esophagectomy and not only affects nutritional status but also has a detrimental impact on long-term quality of life. This retrospective study explores the incidence of clinically relevant AS in patients undergoing esophagectomy for cancer and investigates the potentially reversible factors associated with AS. Methods A prospectively entered clinical database of consecutive patients undergoing esophagectomy at a high-volume referral center over a decade (1/2013-12/2022) was queried for the presence of post-operative clinically significant AS, defined as stricture requiring endoscopic dilation. Multiple variables encompassing patient-related risk factors, tumor pathology, prior treatment, operative factors, and post-op complications were included in logistic regression analyses to delineate predictors of stricture formation. Results Of 1015 patients in the database, 115 (11.3%) developed AS requiring at least 1 post-op dilation. Although higher American Society of Anesthesiologists (ASA) grading was associated with elevated AS rate impact with most patients being ASA 2 and 3; 24% and 49% respectfully (p < 0.05). Specific patient factors/comorbidities such as age, peripheral or coronary vascular disease, and diabetes mellitus did not emerge as significant predictors. Surprisingly, neither histology, nor neoadjuvant therapy (chemo or chemoradiation) were associated with AS. Both a cervical anastomosis and a intra-operative pyloromyotomy had a higher AS rate than an intra-thoracic anastomosis (OR 13.3, p=0.006) and patients without a myotomy (p=<0.006). Other operative factors including approach (open vs MIE) conduit type (stomach/jejunum/colon) or width (3/4/5/6 cm) did not impact AS rate. All patients had a hand-sewn anastomosis. No post-operative outcome measures (e.g. leak, epidural use, hypotension) was associated with the development of AS. Conclusion Our results highlight the interplay of patient-related risk factors, tumor pathology, prior treatment, and operative factors in the development of post esophagectomy strictures. Understanding these predictors could potentially influence risk stratification and may facilitate tailored postoperative care strategies for improved patient outcomes.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,246 · 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

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