Functional‐Structural Correlates in Achalasia: The Relationship of Esophageal Pressurization and Anatomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Achalasia subtypes are classified by high-resolution manometry (HRM) based on esophageal pressurization and contractility patterns, while esophagram-based classifications emphasize esophageal anatomy. We aimed to evaluate the relationship between esophageal pressurization on HRM and esophageal anatomy on esophagram among patients with untreated achalasia. METHODS: Adult patients with treatment-naïve achalasia that completed HRM and esophagram were included. HRM achalasia subtypes were determined by the Chicago Classification with pan-esophageal pressurization (PEP) measured among type I and type II achalasia. Anatomy on esophagram was assessed using the Brazilian (esophageal width) and Japanese Esophageal Society (JES; angulation/tortuosity) classifications. RESULTS: 222 patients, mean (SD) age 56 (16), 49% female were included. On HRM, 32% were type I, 53% were type II, and 15% were type III achalasia. Esophageal width and JES classification differed by HRM subtype (p-values < 0.001) with type I (HRM) having greatest esophageal width (median (IQR) 5.1(4.0-6.0) cm) and most JES-C 93% (14/15), while type III achalasia had the least (width 2.6 (2.0-3.0) cm) and 0 were JES-C. Among type I and II achalasia, higher esophageal width was significantly correlated with lower median PEP and fewer swallows exceeding PEP thresholds of 10, 15, 20, or 30 mmHg. CONCLUSIONS: HRM subtypes and PEP on HRM correlated with esophageal morphology defined on esophagram. However, imperfect concordance between HRM and esophagram classifications suggests complementary value to assess achalasia disease stages related to disease chronicity and esophageal wall mechanics. Future investigations to facilitate combined assessment with HRM and esophagram may enhance achalasia phenotyping and treatment planning.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».