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Enregistrement W4414516114 · doi:10.1136/bmjgast-2025-001893

Endoscopic ultrasound for pancreatic cystic lesions: a narrative review

2025· review· en· W4414516114 sur OpenAlex
Lucía Guilabert, Sara Nikolić, Enrique de‐Madaria, Giuseppe Vanella, Gabriele Capurso, Matteo Tacelli, Marcello Maida, Cătălina Vlăduţ, Cecilie Siggaard Knoph, Dario Quintini, Gabriele Rancatore, Giuseppe Infantino, Ilaria Tarantino, Giacomo Emanuele Maria Rizzo

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Gastroenterology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopic ultrasoundModalitiesDysplasiaNarrative reviewPancreasEndomicroscopyReview articleClinical Practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of incidental pancreatic cystic lesions (PCLs) has risen in recent years, largely due to advances in and increased use of imaging techniques. Endoscopic ultrasound (EUS) has become a crucial tool for evaluating and characterising PCLs, allowing for detailed morphological assessment and aiding in the identification of lesions with a higher risk of progression to high-grade dysplasia or invasive pancreatic carcinoma. This review aims to outline the key aspects of EUS in the evaluation of PCLs, covering a range of modalities from morphological assessment and contrast-enhanced imaging to elastography, fine-needle aspiration for biomarker analysis, cytology, DNA sequencing, histological evaluation and the emerging role of confocal laser endomicroscopy or artificial intelligence. Additionally, we address therapeutic EUS modalities for PCLs, the current limitations of EUS, anticipated technological advancements and the diverse management strategies recommended by leading scientific societies for the clinical handling of PCLs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,384 · 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