Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Achalasia is the most common major esophageal motility disorder, characterized by impaired lower esophageal sphincter relaxation and absent or ineffective peristalsis. Peroral endoscopic myotomy (POEM), pneumatic dilation, and botulinum toxin injection are the main endoscopic therapies available. This review highlights recent advances, technical variations, and updated evidence on the efficacy and safety of POEM. SUMMARY: POEM has emerged as a highly effective and minimally invasive treatment for achalasia, with randomized controlled trials demonstrating excellent long-term clinical success and durability. Its safety profile and capacity for a tailored myotomy offer distinct advantages over alternative therapies. However, gastroesophageal reflux disease (GERD) remains a key concern. Ongoing efforts are focused on optimizing procedural techniques, including myotomy length and orientation, sling fiber preservation, and the addition of fundoplication. Additionally, training protocols, patient selection criteria, and strategies to prevent and predict GERD are critical areas of development. Future research should aim to refine follow-up strategies and define objective measures of success to enhance the safety, efficacy, and accessibility of POEM. KEY MESSAGES: Endoscopic treatments of achalasia, particularly POEM, offer effective and durable outcomes. Optimizing technique, refining training, and managing GERD are essential for improving safety and long-term success.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».