Role of fine needle aspiration biopsy cytology in the diagnosis of infections
Notice bibliographique
Résumé
The role of fine needle aspiration biopsy (FNAB) cytology in diagnosing infections has expanded due to the increase in the number of immune compromised patients and the increasing role of FNAB in the developing world where infection is a major cause of illness. FNAB has become the first procedural test in cases where the clinical and imaging findings suggest an infectious lesion or where there is a differential diagnosis of infection or metastatic or primary tumor. This applies to FNAB of palpable or image directed or deep seated lesions accessed by EUS and EBUS. This article details a recommended approach and technique for FNAB of infectious lesions, and discusses the role of rapid on site evaluation and the application of ancillary testing including the rapidly expanding array of molecular tests based on FNAB material. The utility of recognizing suppurative and granulomatous infectious patterns in FNAB direct smears, and the specific cytomorphological features on routine Papanicolaou and Giemsa stains and on special stains of FNAB smears is described for a large number of bacterial, fungal, viral, parasitic, and protozoan infections. The role of cytopathologists is to now train cytopathologists in sufficient numbers to provide FNAB services, teach trainee cytopathologists and cytotechnologists, and to encourage our clinical colleagues to use FNAB in the diagnosis of infections and other lesions to the benefit of patients and the medical system. Diagn. Cytopathol. 2016;44:1024-1038. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».