A253 DETERMINATION OF OPTIMAL NUMBER OF ACTUATIONS FOR AN EUS GUIDED FNA PASS
Notice bibliographique
Résumé
Endoscopic ultrasound (EUS) guided Fine Needle Aspiration (FNA) is an effective modality for tissue acquisition in the diagnosis of GI and non-GI pathology. The optimal method of FNA is not known. The main focus is on maximisation of each FNA pass. There is little emphasis on the number of times or actuations the needle is moved within the target lesion during each FNA pass. The aim of this study was to determine the optimal number of actuations for obtaining high diagnostic yield in each FNA pass. This is a retrospective study carried out at Vancouver General Hospital. EUS guided FNA of solid lesions in the GI tract were included. FNA was performed with a 22G FNA needle. Three different passes were performed on each mass lesion. A standardised technique was adopted for all passes which involved no stylet, fanning, and wet suction at 20cc. There were 10 actuations performed for the 1st pass, 20 actuations for the 2nd pass, and 30 actuations for the 3rd pass. The cellularity and diagnosis for each pass were determined by GI pathologists blinded to patient inclusion in the study. 32 patients were included in this study with 10 males and 22 females. The average age was 68 years with a median age of 67.5 years. Pancreatic masses were the most common tissue type with pancreatic ductal adenocarcinoma being the most common diagnosis. The number of actuations did not affect the ability to obtain a diagnosis. Tissue obtained from all three pass types were considered adequate for evaluation by pathologists. Passes with 10, 20 or 30 actuations provided equal yield in pathologic diagnosis. The 1st pass was diagnostic in all 32 cases. Our data suggest that lower number of actuations can reliably be used during tissue acquisition for EUS guided FNA without affecting the diagnostic yield. Fewer actuations may lower the risk of procedural complications including bleeding and seeding. None
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».