An Algorithmic Approach for Assessment of Mediastinal Lesions Using Conventional Transbronchial Needle Aspiration and Endoscopic Ultrasonography in a Single Procedure
Notice bibliographique
Résumé
Background . In the era of endobronchial/esophageal ultrasound (EBUS-TBNA/EUS-FNA), many centers forgo conventional transbronchial needle aspiration (C-TBNA) in favour of EBUS-TBNA/EUS-FNA despite no conclusive evidence showing better yields with EBUS-TBNA/EUS-FNA. Objectives . Assess the feasibility of an algorithmic approach for mediastinal sampling beginning with C-TBNA utilizing rapid onsite cytologic evaluation. Methods . Descriptive analysis of 92 consecutive patients referred for adenopathy that underwent C-TBNA and subsequent EBUS-TBNA/EUS-FNA if C-TBNA was negative or nondiagnostic. Results . 92 procedures were analyzed. In 50 (54.3%) of cases, C-TBNA alone was sufficient. EBUS-TBNA was performed after C-TBNA in 27 (29.3%) of cases and EUS-FNA in 33 (35.9%) of cases. The yield was 92.9% for C-TBNA, 92.5% for EBUS-TBNA, and 89.7% for EUS-FNA. There were no statistically significant differences in yields by LN station (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.51</mml:mn></mml:math>), the relationship between yield and LN size (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.37</mml:mn></mml:math>), or time difference in procedures following the algorithm compared to EBUS/EUS only procedures (33.7 minutes versus 32.4 minutes on average [95% CI for difference: −9.1 to 11.7], <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>P</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.80</mml:mn></mml:math>). Conclusions . An algorithmic approach to assess the mediastinum using C-TBNA initially is feasible without sacrificing yield or procedure times. C-TBNA was sufficient for diagnosis in 54.3% of cases and can be efficiently taught in an IP training program.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».