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Enregistrement W2133723144 · doi:10.1111/j.1443-1661.2012.01374.x

Comparison of endoscopic ultrasonography‐guided fine‐needle aspiration cytology results with and without the stylet in 3364 cases

2012· article· en· W2133723144 sur OpenAlexaff
Antonio Z. Gimeno‐García, Sarto C. Paquin, G Gariépy, Alejandro Jiménez, Anand V. Sahai

Notice bibliographique

RevueDigestive Endoscopy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFundación Alfonso Martín Escudero
Mots-clésStyletMedicineFine-needle aspirationMalignancyRadiologyCytologyBiopsySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration cytology (EUS-FNA) is traditionally carried out with the stylet, as it is believed to prevent blockage or contamination of the needle by tissue coming from the gastrointestinal wall. However, this recommendation has not been demonstrated on an empirical basis. The aim of the present study was to compare the yield of EUS-FNA in a very large series of patients with (S+) and without (S-) the stylet. METHODS: Until 2004, the stylet was used for EUS-FNA in our center. After that, the stylet was never used. The results of all EUS-FNA in solid lesions carried out by one endosonographer with the same needle type were compared before and after stylet use was stopped. RESULTS: 3364 EUS-FNA procedures (in 3078 patients) in solid lesions were included (1483 S+ and 1881 S-). There was no significant difference between the S+ and S- results for any variable other than the number of passes required. The number of passes was significantly lower in the S- group when sampling lymph nodes, wall lesions and when carrying out biopsies through the gastric or rectal wall. However the statistical differences disappeared after controlling for malignancy, location and lesion size. CONCLUSION: This very large comparative study showed no benefit in diagnostic yield when using the stylet for EUS-FNA.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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