Efficient utilization of EBUS-TBNA samples for both diagnosis and molecular analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The assessment of an increasing number of molecular markers is becoming a standard requirement from endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) specimens. However, it is unclear how many needle passes should be performed and the amount of lung cancer cells that should be sent for molecular analyses. The objective of this study was to determine if it is feasible to divide the material obtained by EBUS-TBNA to allow for molecular analysis without compromising the accuracy of mediastinal staging. OBJECTIVE: We aimed to determine if dividing EBUS-TBNA specimens has a negative impact on either histopathological diagnosis or molecular analysis. METHODS: EBUS-TBNA was performed in 249 enlarged lymph nodes. Negative or ambiguous histopathological results were confirmed by surgical means and clinical follow-up over 6 months. The tissue obtained by EBUS-TBNA was placed onto a glass slide and divided for histopathological workup and molecular analysis. The number of passes was recorded. Both the accuracy of the mediastinal lymph node staging and the applicability of the sample division for molecular analysis were assessed. RESULTS: Each lymph node was punctured an average of 3.18 times and division of the obtained material for diagnosis and molecular analysis was feasible in all cases. The sensitivity and accuracy of the mediastinal lymph node staging were 96.6% and 97.6%, respectively. A cytokeratin (CK)-19-mRNA concentration-based molecular test was feasible in 74.1% of cases. CONCLUSION: Dividing EBUS-TBNA samples for both histopathological diagnosis and molecular testing is feasible and does not compromise the accuracy of mediastinal staging. This method may be an alternative to taking additional needle passes for molecular analyses.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».