Diagnostic Accuracy of Mediastinal Lymph Node Staging Techniques in the Preoperative Assessment of Nonsmall Cell Lung Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonsmall cell lung cancer (NSCLC) treatment is based on an accurate staging. Mediastinal lymph nodes staging has a critical impact on treatment management. METHODS: The objective was to assess the current accuracy of preoperative tools for predicting mediastinal and hilar lymph nodes staging with NSCLC. Retrospective analysis of 997 biopsy-proven NSCLC patients treated at a single academic medical center between January 2006 and April 2012. Mediastinal lymph nodes were evaluated with preoperatively with: computed tomography (CT), positron emission tomography (PET), endobronchial ultrasound-guided fine needle aspiration, and endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration (EUS-FNA). Results are compared with pathologic surgical biopsy. RESULTS: A total of 217 cervical mediastinoscopies, 15 anterior mediastinotomies, and 952 surgical lymphadenectomies were performed. The sensitivity of CT scan for mediastinal lymph nodes detection was 18.9% and PET-CT scan was 33.8%. Specificities were 94.9% and 93.8%, respectively. For hilar lymph nodes detection, CT was less sensitive (17.0% vs. 39.7%); however, more specific (94.7% vs. 80.3%) than PET-CT. Endobronchial ultrasound-guided fine needle aspiration (72.7% sensitivity and 100% specificity) and endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration (51.9% sensitivity and 100% specificity) both demonstrated superior results. CONCLUSIONS: The majority of biopsy-proven mediastinal lymph nodes metastases are not associated with positive results on preoperative CT or PET. CT and PET have low positive predictive value for mediastinal lymph node. This study supports the routine utilization of invasive mediastinal lymph nodes staging in NSCLC, especially for patients with tumors of >4 cm diameter, regardless of CT or PET-CT results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».