Contrast-Enhanced Harmonic Endoscopic Ultrasonography for Prediction of Aggressiveness and Treatment Response in Patients with Pancreatic Lesions
Notice bibliographique
Résumé
Endoscopic ultrasonography represents a crucial aspect of the diagnosis of pancreatic lesions. The echo-endoscopic features of pancreatic lesions, particularly their contrast behavior with the advent of Contrast-Enhanced EUS (CE-EUS) and Contrast Enhanced Harmonic-EUS (CH-EUS), can predict a lesion's aggressiveness, depending on its nature. According to this, CH-EUS could be applied to structure an even more dedicated approach to patient care, for example, to ascertain eligibility for surgical intervention of a pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) or the response to neoadjuvant chemotherapy in cases deemed borderline resectable. In addition to PDAC, other significant issues pertain to the management of small neuroendocrine tumors (NETs) and intraductal papillary mucinous neoplasms (IPMNs). In this context, CH-EUS can be crucial. The aim of this review is to underline the most recent evidence for EUS and CH-EUS applications in pancreatic lesion aggressiveness assessment and to focus on possible future research directions to further extend the application of CH-EUS in this field.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».