Factors affecting technical success of endoscopic retrograde cholangiopancreatographic outcomes in patients with surgically altered foregut anatomy: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients with surgically altered gastrointestinal anatomy undergoing endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) pose challenges due to anatomical distortions. Various patient and endoscopic factors, such as sex and positioning, may impact procedural success. It is unclear how these factors may impact the technical success of ERCP among patients with altered anatomy. Objective: We aimed to determine the patient and endoscopic factors that were associated with technical success of ERCP. Methods: We conducted a retrospective single-centre study using data from 2010 to 2020 that included patients with hepaticojejunostomy, Roux-en-Y anastomosis, Billroth-1, or Billroth-2 anatomy at a single tertiary care centre in Toronto, Canada. We extracted data from a database. The primary outcome was technical success of the ERCP, defined as successful navigation to the papilla or surgical anastomosis, selective cannulation and cholangiography or pancreatography. Penalized logistic regression with elastic net regularization was used to identify significant predictors of technical success. Effect size was odds ratio with 95% confidence interval. The model was evaluated using the area under the curve (AUC) metric. Results: Overall, there were 205 patients included in the analysis. In the multivariate analysis, the most significant contributors to predicting technical success of ERCP were expert endoscopic experience and non-Roux-en Y anatomy. The elastic net model demonstrated moderate predictive performance, with an AUC of 0.656. Conclusions: The findings emphasize the importance of tailored procedural planning to optimize ERCP success in patients with altered anatomy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».