Does Onsite Cytotechnology Evaluation Improve the Accuracy of Endoscopic Ultrasound-Guided Fine-Needle Aspiration Biopsy?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration (EUS-FNA) is the preferred modality for the cytological diagnosis of various cancers. Onsite cytopathology interpretation is not available in most centres. OBJECTIVE: To assess whether the the adequacy of tissue sampling assessed by an onsite cytotechnologist improves the diagnostic accuracy of EUS-FNA. METHODS: The present study is a retrospective review of all patients undergoing solid mass EUS-FNA between September 2005 and August 2007. Patients in group I (September 2005 to August 2006) had cytology slides prepared by an endoscopy nurse. Patients in group II (September 2006 to August 2007) had cytology slides prepared, stained and assessed for adequacy of tissue sampling by a cytotechnologist in the endoscopy suite. The final cytopathological diagnosis (definitely positive, definitely negative or inconclusive) was compared between the two groups. RESULTS: A total of 49 EUS-FNA procedures were performed in 47 patients in group I and 60 EUS-FNA procedures in 55 patients in group II. Pancreatic masses were the most common target site in both groups. The total number of needle passes was 105 in group I (mean 2.14 passes per patient; range one to five needle passes) and 158 in group II (mean 2.63 passes per patient; range one to four needle passes). The difference in the number of needle passes was not statistically significant between groups. The final diagnosis was definite in 53% in group I compared with 77% in group II (P=0.01). The percentage of inconclusive diagnoses was 47% in group I and 23% in group II (P=0.001). CONCLUSION: Onsite cytotechnologist interpretation of adequacy of tissue sampling significantly improves the diagnostic yield of EUS-FNA. This appears to be independent of the total number of needle passes undertaken for tissue sampling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».