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Enregistrement W2625857056 · doi:10.4103/2303-9027.208177

Accuracy of endoscopic ultrasound-fine needle aspiration of solid lesions over time: Experience from a new endoscopic ultrasound program at a Canadian community hospital

2017· article· en· W2625857056 sur OpenAlexaffabout
Mohan Cooray, Irina Nistor, Joe Pham, Douglas Bair, Naveen Arya

Notice bibliographique

RevueEndoscopic Ultrasound · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensOakville-Trafalgar Memorial HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalEndoscopic ultrasoundFine-needle aspirationDiagnostic accuracyRadiologyMedical recordRetrospective cohort studySurgeryInternal medicineBiopsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: A Canadian Community Hospital launched a new Endoscopic Ultrasound (EUS) Program in 2011. The aim of this study was to report the accuracy of EUS-fine needle aspiration (EUS-FNA) of solid lesions over time as it pertains to cytotechnologists' involvement and learning curves. METHODS: The electronic medical records of patients that had a EUS from July 2011 to January 2014 were retrospectively reviewed. Only solid lesions with FNA sampling were included in the study. The primary outcome assessed was the accuracy of specimen acquisition for pathological review. The secondary outcome was diagnostic accuracy. Cases were separated by chronological order into thirds for the assessment of learning curves. Cytotechnologists' involvement was correlated to determine its impact on accuracy. RESULTS: Two hundred and seventy-one EUS-FNA procedures were completed for solid lesions. Cytotechnologists' involvement resulted in a specimen acquisition accuracy of 82.6%, compared with 68.8% without a cytotechnologist (P = 0.009; 95% confidence interval [CI] 3.2%-25.0%). Diagnostic accuracy was 74.2% with a cytotechnologist while 62.4% without a cytotechnologist (P = 0.038; 95% CI 0.3%-23.7%). The specimen acquisition accuracy increased from 73.2% from the first third of cases to 92.3% for the last third with a cytotechnologist (P = 0.004; 95% CI 6%-33.0%). Without a cytotechnologist, the specimen accuracy was 67.6% for the first third while 57.7% for the last third of cases (P = 0.434; 95% CI - 33.9-14.4%). In the multivariable regression analysis, after adjusting for other predictors, a present cytotechnologist (P = 0.022) and lesion size 21 mm-30 mm (P = 0.039) and >30 mm (P = 0.001) were significantly associated with increased specimen acquisition accuracy. Only a present cytotechnologist (P = 0.046) was significantly associated with increased diagnostic accuracy. INTERPRETATION: Cytotechnologists' involvement significantly improved the accuracy of specimen acquisition. Although accuracy was impacted by a cytotechnologist learning curve, our results highlight the importance of a cytotechnologist being present for EUS-FNA sampling of solid lesions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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