Multiple biopsy passes and the risk of complications of percutaneous liver biopsy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: To minimize the sample variability of liver biopsy, the tissue length should be at least 25 mm. Consequently, more than one biopsy pass is needed with cutting biopsy needles. We aimed to investigate the risk factors of biopsy-related complication, including the number of biopsy passes. METHODS: All consecutive liver biopsies performed between 2005 and 2014 were included. Biopsies were ultrasound assisted and performed with cutting biopsy needles. A complication was an event where the patient visited a healthcare provider because of biopsy-related complaints. Complications followed by hospitalization 2 or more days or intervention were considered severe. RESULTS: In total, 1806 liver biopsies were analyzed. Overall, 102 (5.6%) complications were observed, of which 31 (1.7%) were severe. One (0.06%) patient died. Common complications were pain (n=75/102; 74%) and bleeding (n=34/102; 33%). Two biopsy passes were not associated with an increased risk of complications compared with one biopsy pass [odds ratio (OR): 1.59; 95% confidence interval (CI): 0.83-3.04; P=0.16], whereas three or more biopsy passes increased this risk compared with one (OR: 2.97; 95% CI: 1.38-6.42; P=0.005) or two biopsy passes (OR: 1.87; 95% CI: 1.10-3.19; P=0.021). The risk of severe complications was not influenced by the number of biopsy passes (P>0.24). Hepatic malignancy (OR: 3.21; 95% CI: 1.18-8.73; P=0.022) and international normalized ratio 1.4 or more (OR: 7.03; 95% CI: 2.74-18.08; P<0.001) were risk factors of severe complications. CONCLUSION: Severe complication rate and mortality were low. Performing multiple biopsy passes was not associated with severe complications, whereas hepatic malignancy or elevated international normalized ratio were associated with an increased risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».