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Enregistrement W4415540993 · doi:10.14309/01.ajg.0001128612.99942.c1

S288 Cancer-Aging Interplay via Senescence Hallmarks: Insights to Gastrointestinal Tumor Mechanisms

2025· article· en· W4415540993 sur OpenAlexaboutno aff
Mahdi Malekpour, Farzad Midjani, Hadi Darzi Ramandi, Seyed Reza Abdipour Mehrian, Leila Kianmehr, Fahimeh Golabi, Shirin Fathi, Salar Tofighi, Mohammad Taheri

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSenescenceProportional hazards modelCancerDownregulation and upregulationGeneGene expressionSurvival analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Idiopathic acute pancreatitis (IAP) accounts for up to 20% of cases despite comprehensive initial evaluation. Determining the etiology is crucial to guide management and prevent progression to chronic pancreatitis (CP). Endoscopic ultrasound (EUS) and magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP) are second-line imaging modalities, although their relative diagnostic performance remains unclear. This systematic review and meta-analysis compares the diagnostic yield of EUS and MRCP in identifying underlying causes of IAP. Methods: A systematic search of PubMed, EMBASE, and Google Scholar (January 2000–April 2025) identified English-language studies comparing EUS and MRCP diagnostic performance in IAP. Two reviewers independently extracted data and assessed study quality using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled relative risks (RR) were calculated using a random-effects model, with subgroup, sensitivity, and publication bias analyses done per PRISMA 2020. Subgroup analyses assessed diagnostic yield by etiology—biliary disease (cholelithiasis, choledocholithiasis, microlithiasis, and sludge), pancreatic divisum, and malignancy (pancreatic adenocarcinoma and periampullary cancer). Results: Of 4,933 studies screened, 8 met inclusion criteria. Pooled analysis showed EUS had significantly higher diagnostic yield than MRCP (RR = 2.01; 95% CI: 1.42–2.85; P < 0.01; I² = 69.1%). EUS was markedly superior for biliary etiologies (RR = 3.67; 95% CI: 2.08–6.47; P < 0.0001; I² = 37.7%) and trended toward better detection of CP in IAP (RR = 2.20; 95% CI: 0.87–5.55; P = 0.0955; I² = 15.5%). MRCP favored detection of pancreatic divisum (RR = 0.59; 95% CI: 0.31–1.12; P = 0.1078; I² = 0.0%). EUS also demonstrated higher cancer detection compared to MRCP (RR = 1.98; 95% CI: 0.56–7.03; P = 0.2896; I² = 0.0%). Conclusion: EUS surpasses MRCP in diagnosing IAP biliary etiologies and had an overall higher diagnostic yield. Prior studies suggest that EUS may be oversensitive in diagnosing CP, which may be consistent with the increased rate of diagnosis by EUS in our data. There was some signal that EUS had a higher diagnostic yield for cancer which may highlight a potential role in identifying occult malignancy in IAP evaluation. In practice, choosing EUS vs MRCP depends on resource availability, but a patient-centered approach that integrates modality strengths with clinical profiles can improve diagnostic accuracy and prognostic outcomes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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