A143 PREDICTIVE SCORES AND CLINICAL FAILURE AFTER PER-ORAL ENDOSCOPIC MYOTOMY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Achalasia is a rare esophageal motility disorder characterized by incomplete lower esophageal sphincter relaxation and absent peristalsis. Increasingly, per-oral endoscopic myotomy (POEM) has been used as a first-line therapy for achalasia. However, a small proportion of patients will experience clinical failure after POEM (Eckhardt Score>3). Several small studies have attempted to predict which patients will experience failure after POEM; however, none have been validated outside their original centers. Aims To compare the performance of the Zhongshan, JAMS, and Urakami scores to predict key outcomes post-POEM. Methods A single centre retrospective cohort study from March 2016 to January 2024 including all adult patients undergoing POEM for achalasia with at least 3 months of follow-up was conducted. The performance of the different scores in predicting clinical failure and the presence of minimal symptoms (Ekhardt Score <=1) was analyzed. Scores were calculated and patients categorized as high-risk for failure (>=5% risk) or low risk based on score cutoffs from the original validation studies. Results 156 patients were included in our study. The median age of participants was 57.5 (IQR 36-68), and 70 were female (44.9%). 6 patients experienced clinical failure (3.8%) and 115 had minimal symptoms post-POEM (73.7%). The Urakami score demonstrated the highest sensitivity for predicting clinical failure (1.00; 95% CI 0.54-1.00) and presence of more than minimal symptoms (1.00; 95% CI 0.91-1.00), while the Zhongshan score exhibited the highest specificity for clinical failure (0.82; 95% CI 0.74-0.88) and more than minimal symptoms (0.84; 95% CI 0.76-0.90). (Table 1) Conclusions This study reports the first validation of predictive scores in POEM patients outside of their centres of origin. The Urakami score may play a role in identifying patients at low risk of clinical failure, while the Zhongshan score may help identify patients at high risk of clinical failure. Using these scores can aid in counseling patients pre-POEM about their expected outcomes. Test characteristics of various scores to predict outcomes after POEM Funding Agencies None
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».