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DOI: 10.1055/s-0031-1293037
¿ES UTIL UN METODO DE TRACCION (CLIP-BANDA) PARA FACILITAR LA DISECCION SUBMUCOSA GASTRICA?. ESTUDIO PROSPECTIVO, ALEATORIZADO, CONTROLADO, EN MODELO PORCINO IN VIVO
Introducción: El método del clip-banda para la Disección Endoscópica Submucosa (DES) ha demostrado previamente su aplicabilidad en un modelo porcino vivo y en humanos. Sin embargo este método no se ha comparado con la técnica convencional de DES.
Objetivo: Comparar el método de clip-banda con el método convencional de DES gástrica en un modelo porcino in vivo.
Material y Métodos: Nueve endoscopistas experimentados, en general con poca o nula experiencia en DES, participaron en el estudio. El bisturí empleado fue el Hybrid knife. En antro o cuerpo gástrico se marcaron lesiones hipotéticas de aproximadamente 2cm de diámetro. Para cada endoscopista se marcaron dos lesiones, y de forma aleatoria una se realizaba con la técnica de Hybrid knife (HK), y la otra con Hybrid knife + Clip-banda (HK-CB). Se registraron: tiempo de corte circunferencial, tiempo de disección, y tiempo total; área del espécimen, velocidad de corte y de disección; hemorragia significativa, perforación, espesor de la submucosa en el espécimen, espesor de la submucosa en la úlcera post-DES.
Resultados: Se realizaron 18 disecciones (9 con cada técnica). El tiempo de corte fue superior con HK-CB (7.3±5.2min vs. 14.9±7.3min, p=0.014), el tiempo de disección fue superior con HK (10.8±9.5 vs. 4.8±3.3min; p=0.008). La velocidad de corte fue superior con HK (1.4±1.3cm/min vs. 0.4±0.2cm/min), pero la velocidad de disección fue superior con el método HK-CB (0.8±0.5cm2/min vs. 0.4±0.4cm2/min). No hubo diferencias en las demás variables analizadas.
Conclusiones: El método de Clip-Banda para mejorar la visibilidad del plano de corte, permite aumentar velocidad de la fase de disección en la DES gástrica en un modelo porcino vivo, realizada por endoscopistas con poca o nula experiencia previa. Este método podría facilitar la introducción de la DES especialmente en el inicio de la curva de aprendizaje.