The Relationship between Upper Esophageal Sphincter Manometry Function and Esophageal Motility Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-resolution manometry (HRM) provides measures of esophageal function which are used to classify esophageal motility disorders based on the Chicago Classification system. Upper esophageal sphincter (UES) measures are obtained from HRM, but are not included in the classification system, rendering the relationship between UES measures and esophageal motility disorders unclear. Furthermore, changes in the acceptable amount of esophageal dysfunction between versions of this classification system has created controversy. The objective of this study was to determine the relationship between UES measures and esophageal function. STUDY DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Referral centre. METHODS: HRM studies from the Calgary Gut Motility Center were reviewed for UES mean basal pressure, mean residual pressure, relaxation time-to-nadir, relaxation duration, and recovery time. Patients were grouped by number of failed swallows according to different iterations of the Chicago Classification: 0 to 4 (Group 1), 5 to 7 (Group 2), and 8 to 10 (Group 3). RESULTS: 2114 patients (65.1% female, median age 56 y) were included. There were significant increases in UES mean basal pressure (P < .001), mean residual pressure (P < .001), relaxation duration (P < .001), and recovery time (P < .001) between groups. Positive correlations existed between number of failed swallows and UES mean basal pressure (r = 0.143; P < .001), mean residual pressure (r = 0.201; P < .001), relaxation duration (r = 0.145; P < .001), and recovery time (r = 0.168; P < .001). CONCLUSIONS: Differences in UES measures exist among patients with failed swallows, with a positive correlation between UES dysfunction and increasing dysmotility. Our findings illustrate that UES measures are closely related to esophageal function, and that even minor esophageal dysfunction is related to UES dysfunction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».