Endoscopic submucosal dissection for early gastric cancer with undifferentiated-type histology: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the efficacy and safety of endoscopic submucosal dissection (ESD) for early gastric cancer (EGC) with undifferentiated-type histology. METHODS: A systematic literature review was conducted using the core databases. Complete resection, curative resection, en bloc resection, recurrence and adverse event rate were extracted and analyzed. A random effect model was applied. The methodological quality of the enrolled studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Publication bias was evaluated using a funnel plot, the trim and fill method, Egger's test, and a rank correlation test. RESULTS: Fourteen retrospective studies between 2009 and 2014 were identified (972 EGC lesions with undifferentiated-type histology). The total en bloc and complete resection rates were estimated as 92.1% (95%CI: 87.4%-95.2%) and 77.5% (95%CI: 69.3%-84%), respectively. The total curative resection rate was 61.4% (95%CI: 44.5%-75.9%). The overall recurrence rate was 7.6% (95%CI: 3.4%-16%). Limited to histologically diagnosed expanded-criteria lesions, the en bloc and complete resection rates were 91.2% and 85.6%, respectively. The curative resection rate was 79.8%. CONCLUSION: In this analysis, ESD is a technically feasible treatment modality for EGC with undifferentiated-type histology. Long-term studies are needed to confirm these therapeutic outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».