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Enregistrement W1999130942 · doi:10.1089/end.2008.9724

Number of Needle Passes Does Not Correlate with the Diagnostic Yield of Renal Fine Needle Aspiration Cytology

2008· article· en· W1999130942 sur OpenAlexfundno aff
Sero Andonian, Zeph Okeke, Deidre A. Okeke, Chiara Sugrue, Patricia Wasserman, Benjamin R. Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineFine needle aspiration cytologyFine-needle aspirationCytologyDiagnostic accuracyRenal massRadiologyBiopsyKidneyPathologyNephrectomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Renal Fine Needle Aspiration Cytology (FNAC) has gained popularity due to increasing options in management of renal lesions such as energy ablation and active surveillance. The diagnostic yield of renal FNAC varies between 40-90%. We hypothesized that adequate and diagnostic FNA samples would be associated with higher number of needle passes and higher number of slides examined. PATIENTS AND METHODS: The pathology database at our institution was retrospectively searched for renal FNACs performed between 1995 and 2005. Patient gender, side, indication, cytological diagnosis, final histological diagnosis when available, number of needle passes performed, number of slides examined, and adequacy of the FNAC sample as determined by Diff Quik staining by the cytotechnologist (CS) were recorded. Chi square test was performed for statistical analysis. RESULTS: Out of 377 renal biopsies performed, 259 were core biopsies for medical renal disease, and 118 were FNACs for renal lesions, including 16 for indeterminate complex renal cysts and 102 for solid renal masses. Indeterminate renal cysts were excluded from the study. Out of 102 FNACs for solid renal masses, 22 were inadequate with 13 (59%) being non-diagnostic; and 80 FNACs were adequate with 3 (4%) being non-diagnostic. The number of needle passes was not significantly different between non-diagnostic and diagnostic samples (2.5 vs 3.2); and between inadequate and adequate samples (3.4 vs 3.0). Similarly, the number of slides examined was not significantly different between non-diagnostic and diagnostic samples (9.5 vs 10.9); and between inadequate and adequate samples (11.3 vs 10.6). Diff Quik adequate samples had significantly higher diagnostic yields when compared to Diff Quik inadequate samples (965 vs 41%; p<0.01). CONCLUSIONS: The number of needle passes and microscopic slides examined did not correlate with sample adequacy or diagnostic yield of renal FNAC. Sample adequacy as determined by Diff Quik staining correlated with diagnostic FNAC. Despite the retrospective nature of this study, a cytotechnologist should be present during the FNA procedure to ensure adequate samples have been obtained to increase the diagnostic yield of renal FNAC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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