Role of FNAC in Evaluation of Neck Masses
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite fine needle aspiration cytology (FNAC) has a well recognized role in investigation neck masses, insufficient cellular yield in FNA remain an issue. The aim of this study is to evaluate the effectiveness of FNAC as a primary investigation tool in neck masses. Methods: This is a retrospective study of 47 cases with FNAC performed from February 2008 till June 2009 at Otorhinolaryngology Department, Ampang Hospital. The result were compared with results of 44 patients with neck masses and subjected for excision/incision biopsy as first line investigation of tissue diagnosis during the same period of time. Results: A total of 37 out of 47 patients with FNAC have a conclusive result (78.7% diagnostic yield). Inflammatory lesions (46%) are the common pathology followed by benign lesions (41%) and malignant lesions (13%). Excision/incision biopsy have 100% tissue diagnostic yield with 48% were haematological malignancies followed by reactive lymphadenopathy (27%), tuberculosis lymphadenopathy (16%) and metastatic carcinoma (9%). Conclusion: Despite lower tissue diagnostic yield compared to excision/incision biopsy, FNAC remains a safe and appropriate first line investigation of neck masses. doi: http://dx.doi.org/10.4021/jcs178e
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».