Comparative efficacy of combinations of endoscopic classifications and recurrence models for large colorectal laterally spreading tumors

Abstract

Aim. To compare the diagnostic accuracy of combinations of combined endoscopic classifications and recurrence prediction models to identify the most effective approach for granular and non-granular subtypes of laterally spreading tumors. Materials and methods. A single-center mixed retrospective-prospective study was conducted at the Medical Educational and Scientific Center “University Clinic” (Zaporizhzhia), including 110 patients with LSTs ≥20 mm (2015–2024). Granular (LST-G) and non-granular (LST-NG) lesions were assessed using JNET, Kudo, Modified Sano, and Hiroshima classifications. Six combinations of endoscopic classification systems were tested in parallel to determine diagnostic metrics. The histological evaluation of the resected neoplasia served as the reference standard. Resection techniques included endoscopic mucosal resection (EMR), piecemeal EMR, endoscopic submucosal dissection (ESD), and hybrid ESD. Recurrence was assessed at 6 months, with its prediction evaluated using the SMSA, SERT, and Baylor College of Medicine (BCM) models. Мета роботи – порівняти діагностичну ефективність комбінацій ендоскопічних класифікацій і моделей прогнозування рецидивів для великих LST товстої кишки з окремим аналізом гранулярного і негранулярного підтипу. Матеріали і методи. Одноцентрове змішане ретроспективно-проспективне дослідження здійснили в Навчально-науковому медичному центрі «Університетська клініка ЗДМФУ» (2015–2024), до дослідження залучено 110 пацієнтів із LST ≥20 мм. Гранулярні (LST-G) та негранулярні (LST-NG) ураження оцінювали за класифікаціями JNET, Kudo, Modified Sano та Hiroshima. Проведено паралельне тестування шести комбінацій ендоскопічних класифікацій з визначенням діагностичних метрик. Гістологічний висновок видаленої неоплазії використано як стандарт порівняння. Техніки резекції включали EMR, фрагментарну EMR, ESD та гібридну ESD. Через 6 місяців оцінювали наявність рецидиву, прогноз якого здійснено за допомогою моделей SMSA, SERT і Baylor College of Medicine (BCM).