MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2553587720 · doi:10.1097/rti.0000000000000245

Diagnostic Yield for Cancer and Diagnostic Accuracy of Computed Tomography–guided Core Needle Biopsy of Subsolid Pulmonary Lesions

2016· article· en· W2553587720 sur OpenAlexaff
Sohaib Munir, Sahil Koppikar, Wilma M. Hopman, Alexander H. Boag, Gurmohan Dhillon, Shafeequr Rahman Salahudeen, Robert L. Nolan, Justin Flood

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Imaging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensGrand River HospitalKingston General HospitalQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsyRadiologyIndeterminateDiagnostic accuracyLung cancerCancerComputed tomographyYield (engineering)Cancer detectionPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: We aimed to determine the diagnostic yield for cancer and diagnostic accuracy of computed tomography-guided core needle biopsy (CTNB) in subsolid pulmonary lesions. MATERIALS AND METHODS: Fifty-two biopsies of 52 subsolid lesions in 51 patients were identified from a database of 912 lung biopsies and analyzed for the diagnostic yield for cancer and diagnostic accuracy of core CTNB diagnosis as well as complication rates. RESULTS: When indeterminate biopsy results were included in the analysis, the diagnostic yield for cancer was 80.8% and the diagnostic accuracy of core needle biopsy was 84.6% (n=52). It was 85.7% and 91.7%, respectively, when indeterminate results were excluded (n=48) and 82.4% and 82.4%, respectively, for biopsies with surgical confirmation (n=17). Attenuation was statistically significant for diagnostic yield for cancer (P=0.028) and diagnostic accuracy of core needle biopsy (P=0.001) when the indeterminate results were excluded (n=48). Attenuation and size were not statistically significant for diagnostic yield for cancer and diagnostic accuracy of needle biopsy (n=52), and size was not statistically significant for either when the indeterminate results were excluded. These results were achieved without any major complications as per the Society of Interventional Radiology Standards of Practice. CONCLUSIONS: CTNB offers a high yield in establishing a histopathologic diagnosis of subsolid pulmonary lesions, with both ground-glass and solid-predominance. The pure ground-glass category of lesions requires further research to determine the true diagnostic yield and diagnostic accuracy of core needle biopsies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Thoracic ImagingMême sujetLung Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207