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Enregistrement W4413406300 · doi:10.1016/j.vgie.2025.07.013

Thulium laser–assisted colorectal endoscopic submucosal dissection

2025· article· en· W4413406300 sur OpenAlexaff
Robert Bechara

Notice bibliographique

RevueVideoGIE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThuliumLaserOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: Thulium laser is emerging as an alternative energy source in endourologic applications due to its precise cutting capabilities, reliable hemostasis, and limited thermal injury. These features have promoted its adoption in urology and sparked interest in gastrointestinal endoscopy. In endoscopic submucosal dissection (ESD), thulium laser offers potential advantages over conventional electrosurgical knives, including shallow penetration depth, powerful coagulation, and precise dissection. Methods: We describe the use of thulium laser-assisted colorectal ESD in a 68-year-old man with a 3.5-cm rectal polyp. Submucosal injection was followed by incision and complete dissection using the thulium laser. Results: En bloc thulium laser-assisted ESD of the rectal lesion was completed in 75 minutes without the requirement for coagulation forceps. There were no intraoperative or delayed adverse events. The final pathology was tubulovillous adenoma with clear margins. Conclusions: This case demonstrates the feasibility and potential benefits of thulium laser-assisted colorectal ESD. The precise cutting capabilities, shallow penetration depth, and effective coagulation properties of the thulium laser make it an exciting prospect as an alternative to conventional electrosurgical knives for colorectal ESD. Thulium laser-assisted ESD may offer a safe and effective alternative to conventional knives in colorectal ESD. Larger prospective studies are needed to confirm its safety and efficacy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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