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Enregistrement W2001463484 · doi:10.1586/17476348.2015.992784

Endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration in lung cancer diagnosis and staging

2014· review· en· W2001463484 sur OpenAlexaff
Preyas J Vaidya, Arvind Kate, Kazuhiro Yasufuku, Prashant N. Chhajed

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Respiratory Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerRadiologyEndobronchial ultrasoundBronchoscopyCancer stagingLung cancer stagingSedationCancerMediastinoscopyPathologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer is one of the most prevalent types of cancer in the world. A complete diagnosis of lung cancer involves tissue acquisition for pathological subtype, molecular diagnosis and accurate staging of the disease to guide appropriate therapy. Real-time endobronchial ultrasound transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) is minimally invasive and relatively safe procedure, which can be done on an outpatient basis under moderate sedation. EBUS-TBNA has been shown to be a safe modality to obtain tissue for diagnosis, staging and molecular profiling in lung cancer. EBUS-TBNA stands out in comparison with other modalities for tissue acquisition in lung cancer. EBUS-TBNA performed with the patient under moderate sedation yields sufficient tissue for sequential molecular analysis in most patients. In this review, we describe the role of EBUS-TBNA in various aspects of diagnosis and staging of lung cancer in the present era along with its future aspects.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,371 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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