Gastrointestinal Endoscopic Ultrasound-Guided Fine-Needle Aspiration Biopsy Specimens: Adequate Diagnostic Yield and Accuracy Can Be Achieved without On-Site Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration biopsy (EUS-FNA) is the preferred method for biopsying the gastrointestinal tract, and rapid on-site cytological evaluation is considered standard practice. Our institution does not perform on-site evaluation; this study analyzes our overall diagnostic yield, accuracy, and incidence of nondiagnostic cases to determine the validity of this strategy. DESIGN: Data encompassing clinical information, procedural records, and cytological assessment were analyzed for gastrointestinal EUS-FNA procedures (n = 85) performed at Vancouver General Hospital from January 2012 to January 2013. We compared our results with those of studies that had on-site evaluation and studies that did not have on-site evaluation. RESULTS: Eighty-five biopsies were performed in 78 patients, from sites that included the pancreas, the stomach, the duodenum, lymph nodes, and retroperitoneal masses. Malignancies were diagnosed in 45 (53%) biopsies, while 24 (29%) encompassed benign entities. Suspicious and atypical results were recorded in 8 (9%) and 6 (7%) cases, respectively. Only 2 (2%) cases received a cytological diagnosis of 'nondiagnostic'. Our overall accuracy was 72%, our diagnostic yield was 98%, and our nondiagnostic rate was 2%. Our results did not significantly differ from those of studies that did have on-site evaluation. CONCLUSION: Our study highlights that adequate diagnostic accuracy can be achieved without on-site evaluation.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».