Prospective Cross-Sectional Study of the Prevalence of Incidental Pancreatic Cysts During Routine Outpatient Endoscopic Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Incidental pancreatic cysts are often detected during abdominal imaging and require follow-up since some have malignant potential. Endoscopic ultrasound (EUS) is highly sensitive for pancreatic diseases, yet the prevalence of incidental pancreatic cysts discovered with EUS is unknown. The objective of the study was to determine its prevalence by EUS. METHODS: A prospective cross-sectional study was conducted. Patients undergoing EUS for nonpancreatic indications and without known pancreatic abnormality were recruited to assess the prevalence of pancreatic cysts and its characteristics. Risk factors were determined by logistic regression. RESULTS: We enrolled 341 patients (mean age, 59 years; 187 females) and found 46 incidental pancreatic cysts (median [range], 5 [2-80] mm) in 32 patients (9.4%). Branch duct intraductal papillary mucinous neoplasm was the most common finding. Seven cysts were larger than 1 cm and 1 adenocarcinoma was discovered. Multivariate logistic regression showed an association between pancreatic cysts and older age (odds ratio, 1.04 per year; 95% confidence interval, 1.01-1.08) and female sex (odds ratio, 3.08; 95% confidence interval, 1.25-7.45). CONCLUSIONS: In our population, the prevalence of incidental pancreatic cyst discovered on EUS was 9.4% and the majority were less than 1 cm. Increasing age and female sex were associated with the development of pancreatic cysts.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».