A sensitivity and specificity comparison of fine needle aspiration cytology and core needle biopsy in evaluation of suspicious breast lesions: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Breast cancer detections for women with suspicious lesions mainly depend on two non-operative pathological tests-fine needle aspiration cytology (FNAC) and core needle biopsy (CNB). The aim of this systematic review was to compare the sensitivity and specificity of CNB and FNAC in this setting. Methods The data sources included MEDLINE, EMBASE, PubMed, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) till February 2016. We included prospective series of studies which directly compared the accuracy of FNAC and CNB. We used forest plots to display the sensitivity and specificity of FNAC and CNB respectively. Pre-specified subgroup analyses and sensitivity analysis were conducted. Results Ultimately, 12 articles (1802 patients) were included in the final analysis. The pooled analysis shows that the sensitivity of CNB is better than that of FNAC [87% (95% CI, 84%–88%, I 2 = 88.5%) versus 74% (95% CI, 72%–77%, I 2 = 88.3%)] and the specificity of CNB is similar to that of FNAC [98% (95% CI, 96%–99%, I 2 = 76.2%) versus 96% (95% CI, 94%–98%, I 2 = 39.0%)]. For subgroup analysis, the sensitivities of both tests are better for palpable lesions than that of non-palpable lesions. Sensitivity analysis shows the robustness of the primary analysis. Conclusion Our study suggests that both of FNAC and CNB have good clinical performance. In similar circumstances, the sensitivity of CNB is better than that of FNAC, while their specificities are similar. FNAC could be still considered the first choice to evaluate suspicious nonpalpable breast lesions.
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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 | 0,021 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».