Effectiveness and safety of endoscopic submucosal dissection for residual or recurrent colorectal neoplasia: Meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Endoscopic submucosal dissection (ESD) is a potentially surgery-sparing technique for colorectal neoplasia resection. Outcomes of ESD for residual or recurrent colorectal neoplasia are not well described. This meta-analysis aimed to evaluate the effectiveness and safety of ESD in treating residual or recurrent colorectal neoplasia. We searched MEDLINE and Embase up to July 24, 2023 for studies on ESD for residual or recurrent colorectal neoplasia at prior surgery or endoscopic resection sites. The primary outcome of the meta-analysis was R0 resection; secondary outcomes included recurrence, adverse events (AEs), procedure time, and hospitalization length. Pooled effect sizes were obtained using inverse variance random effects models. Subgroup analyses were based on study location, lesion size, and endoscopist experience. From 1,133 abstracts, data from 25 observational studies were included, reporting on 863 residual or recurrent lesions treated with ESD. R0 resection was achieved in 80.7% of patients (95% confidence interval 72.7–86.7%, I2 = 81%) of patients, whereas recurrence occurred in 2.0% (0.7–5.1%, I2 = 0%). Incidence of delayed bleeding and delayed perforation were 1.8% (0.7–4.2%, I2 = 0%) and 1.9% (0.6–6.3%, I2 = 35%), respectively. The former was independent of country of study, recurrent lesion size, or endoscopist experience. Mean procedure duration was 80.4 minutes (66.6–94.2, I2 = 96%) and hospitalization length was 4.2 days (2.0–6.4, I2 = 98%). This meta-analysis suggests that ESD is effective and safe for treating residual or recurrent colorectal neoplasia after previous resection, with further prospective validation studies needed to compare ESD with other endoscopic resection methods and surgery in this context.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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.
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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 découle