The utility of routine polyp histopathology after endoscopic sinus surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routine histopathological assessment is standard practice for nasal polyp specimens obtained during endoscopic sinus surgery (ESS) for chronic rhinosinusitis (CRS). Retrospective studies suggest that routine histopathology of nasal polyps shows few unexpected diagnoses that alter patient management. Our objective was to study the use of routine pathological analysis, and its cost to the healthcare system, in a prospective manner. METHODS: A multicenter prospective assessment was performed from data collected between 2007 and 2013. Only cases of patients undergoing ESS for bilateral CRS were included. We excluded unilateral disease cases, and cases in which diagnoses other than polyps were suspected either preoperatively or intraoperatively. We then compared the preoperative diagnosis with the final histopathology and identified the rate of unexpected pathologies. A cost analysis was performed. RESULTS: Only 4 of 866 pathological specimens were identified as having a clinically significant unexpected diagnosis. All unexpected pathologies in this series were benign. These 4 cases account for 0.46% of all specimens reviewed. This translates to a number needed to screen of 217 cases of bilateral CRS to discover 1 unexpected pathology. The associated cost for making an unexpected diagnosis was $19,192.73. CONCLUSION: Routine histopathology of nasal polyps in ESS for bilateral CRS with polyps yields few unexpected and management-altering diagnoses. It carries a significant cost to the healthcare system. In cases of bilateral CRS with no other concerning clinical features, clinicians should exercise judgment in submitting polyp specimens for pathology rather than routinely sending polyps for histopathologic analysis.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».