Endoscopic Ultrasound Versus CT Scan for Detection of the Metastases to the Liver
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computed tomography (CT) scan is a standard test for the detection of the liver metastases; however, metastases are often missed on the CT scan. OBJECTIVE: To compare the accuracy of the endoscopic ultrasound (EUS)/endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration (EUS-FNA) with CT scan for detection of the liver metastases. DESIGN: Prospective study. PATIENTS: Subjects with newly diagnosed tumors of the lung, pancreas, biliary tree, esophagus, stomach, and colon were enrolled. INTERVENTIONS: A CT scan and EUS examination of the liver was performed. EUS-FNA was performed on noncystic liver lesions. RESULTS: One hundred thirty-two cases were enrolled. The presence of liver metastasis was established in 26 cases. The diagnostic accuracy of EUS/EUS-FNA and CT scan was 98% and 92%, respectively (P=0.0578). In comparison to CT scan, EUS detected significantly higher number of metastatic lesions in the liver (40 vs.19; P=0.008). CT scan detected lesions in liver that were too small to be characterized in 8 cases (malignant-3; benign-5). Of these, EUS-FNA correctly characterized the lesion to be malignant in 3/3 cases and benign in 4/5 cases. No complications were observed as a result of EUS-FNA. LIMITATIONS: Endoscopist was not blinded to the findings of the CT scan. CONCLUSIONS: In comparison with the CT scan, there was trend in favor of EUS/EUS-FNA for the superior diagnostic accuracy. EUS was distinctly superior to the CT scan in detecting the number of metastatic lesions. EUS-FNA was also useful to identify the nature of lesions that were too small to be characterized on the CT scan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».