Transbronchial biopsies in lung cancer: Retrospective review of 116 patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bronchoscopy with transbronchial biopsy (TBB) is an interesting tool in the investigation of lung cancer. We aimed to describe the yield and safety of TBB in the evaluation of pulmonary malignancy. Methods: We retrospectively reviewed the data of 116 TBB performed to assess lung lesions executed between January 2013 and December 2013 at a tertiary center. We evaluated these procedures in terms of diagnostic yield for neoplasia and complications. Results: The mean age of the patients was 66 years old (range 26-88), with 55 male (48.9%). The mean number of biopsies was 4.28 (±1.46). The diagnostic yield from TBB alone for lung cancer was 37.9% (44/116), while when combined with other sampling procedures (such as bronchial biopsy, bronchoalveolar lavage or brush), diagnostic yield was 43.1% (50/116). When linear endobronchial ultrasound (EBUS) was performed during the same procedure, diagnostic yield further increased to 58.6% (68/116). A higher number of biopsies improved the diagnostic yield (72.7% with > 5 biopsies vs 36.7% with 3-5 biopsies vs 0% with 1-2 biopsies; p= 0.015). Diagnostic yield was higher when lesions measured ≥ 30 mm (46.3%; 31/67) compared with nodules <30 mm in diameter (25.6%; 10/39) [p=0.041]. Adjuncts such as radial EBUS (8/116), electromagnetic navigation (19/116), fluoroscopy (17/116) and cryoprobe (4/116) were used in 29 TBB (25%), with no significant effect on diagnostic yield (p=0.659). Only one patient suffered from a small pneumothorax (0.9 %) that did not require chest drainage. Conclusions: Efficacy of TBB for the diagnosis of lung cancer is optimized when performed with linear EBUS, > 5 biopsies and larger lung lesion.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».