Efficacy and safety of Laparoscopic Endoscopic Cooperative Surgery (LECS) - a systematic review and meta-analysis
Bibliographic record
Abstract
A Cirurgia cooperativa laparoscópica e endoscópica(LECS) combina vantagens da endoscopia e laparoscopia na resseção de tumores gástricos da submucosa. O objetivo desta revisão sistemática e meta-análise é avaliar eficácia e segurança da LECS em pacientes com tumores na junção esofagogástrica, estômago e duodeno, e comparar LECS com procedimentos puramente endoscópicos e laparoscópicos.Três bases de dados foram pesquisadas: PubMed, Scopus e ISI Web of Knowledge. Dados sobre eficácia (R0, recorrência) e segurança (taxa de conversão, duração do procedimento e hospitalização, recorrência, eventos adversos, mortalidade) foram colhidos e agrupados em odds ratio (OR) ou média das diferenças (MD), usando modelo de efeitos randomizados. A qualidade dos estudos foi avaliada pela Escala Newcastle-Ottawa e a heterogeneidade pelos testes Q da Cochran e I2. Foi realizada análise de subgrupos, de acordo com a localização, para 4 aspetos. Esta meta-análise inclui 24 estudos (todos coortes retrospetivos). Não encontramos diferenças significativas entre LECS e técnicas pré-existentes (ESD/laparoscopia) em nenhum aspeto. Porém, encontramos uma tendência para hospitalização mais curta, procedimentos mais longos e menos efeitos adversos na LECS vs laparoscopia. Encontramos também essa tendência comparando LECS com ESD. R0 tende a ser maior no grupo LECS. Hospitalização foi significativamente menor em lesões gástricas vs junção esofagogástrica (média 7.3 vs 13.7 dias, 95% CI's 6.6‒7.9 vs 8.9‒19.3, respetivamente). Não encontramos diferenças significativa na taxa de conversão, eventos adversos nem tempo médio de procedimento. Porém encontramos uma tendência para taxas de conversão maiores e procedimentos mais longos na junção esofagogástrica e maior taxa de eventos adversos no duodeno. Em conclusão, LECS pode ser um tratamento válido, seguro e eficaz em pacientes com tumores na junção esofagogástrica, estômago e duodeno. A escolha do tratamento deve ser individualizada. São necessários estudos prospetivos para avaliar a superioridade da LECS em relação às técnicas existentes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.013 | 0.032 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".