Assessing Treatment Outcomes in Achalasia Using 4-Dimensional High-resolution Impedance Manometry
Notice bibliographique
Résumé
Background/Aims: Assessment of treatment response of achalasia often involves multiple procedures. We aim to investigate innovative metrics based on 4-dimensional high-resolution impedance manometry (4D HRM) to assess treatment response in achalasia patients. Methods: Patients with achalasia treated by pneumatic dilation or myotomy who underwent follow-up evaluations were included. All patients completed high-resolution impedance manometry before and after treatment. 4D HRM analysis based on developed python program measured clearance ratio, intrabolus pressure (IBP), maximum esophagogastric junction diameter, and distensibility index. Good treatment outcomes were defined as barium column height of < 5 cm at 5 minutes on timed barium esophagram (TBE) and Eckardt score ≤ 3. Results: Fifty-three patients with achalasia were included: 40% type I, 51% type II, and 9% type III. Change of clearance ratio and IBP on 4D HRM had superior performance in predicting abnormal TBE at 5 minutes (area under the receiver operating characteristic [AUROC] curve, 95% confidence interval: 0.76, 0.59-0.93; 0.74, 0.57-0.92). The combination of clearance ratio (increase with a threshold of 0.1) and IBP (reduction with a threshold of 8.9 mmHg) had a high positive predictive value for normal TBE outcome (93%), and a modest negative predictive value for abnormal TBE outcome (73%). Receiver operating characteristics of metrics related to poor symptomatic outcome only yielded AUROCs (95% CI) of 0.82 (0.68-0.96) for esophageal hypervigilance and anxiety scale posttreatment. Conclusions: IBP and clearance ratio help to identify abnormal barium retention in patients after treatment. 4D manometry can be an alternative or complementary approach to characterize and assess treatment response of Achalasia, in additional to TBE or functional lumen imaging probe.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».