TTP6.08 CA19-9 as an Underutilised Surveillance Tool for IPMN Patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Intraductal papillary mucinous neoplasms (IPMNs) are pre-cancerous pancreatic cystic lesions responsible for up to 20% of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) cases due to their malignant potential. Surveillance typically involves imaging with CT or endoscopic ultrasound, both of which are invasive and costly. Current guidelines differ widely, providing limited guidance on the use of CA19-9, a tumour marker that may help assess malignancy risk. This study evaluates the utility of CA19-9 in identifying PDAC risk among IPMN patients, given their risk for both malignant transformation and de novo PDAC. Methods A cohort of 746 IPMN patients was analysed for preoperative CA19-9 levels, resection status, and pathology findings. Patients were grouped into resection (n=27) and non-resection (NR, n=719) cohorts. CA19-9 levels were compared with outcomes. Results Among resected patients, 29.63% had preoperative CA19-9 measurements, while 6.40% of NR patients had at least one CA19-9 measurement. In the NR group, elevated CA19-9 (>37 U/mL) was associated with a higher risk of PDAC (p = 0.0004). Of a total of six cancers in the NR cohort, five were de-novo PDAC and one was malignant transformation of IPMN. Of these, one case involved serial CA19-9 monitoring prior to PDAC confirmation on CT, three had a CA19-9 measurement following PDAC confirmation on CT, and two did not have any form of CA19-9 measured. Conclusion CA19-9 is underutilised in IPMN surveillance despite its potential for identifying high-risk patients. This study underscores the need to refine guidelines to incorporate CA19-9 monitoring for early detection and intervention.
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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 ».