A328 A RETROSPECTIVE ANALYSIS ON SERUM CHROMOGRANIN-A LEVELS IN THE DIAGNOSIS OF PANCREATIC NEUROENDOCRINE TUMORS AT A CANADIAN INSTITUTE
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic Neuroendocrine Tumors (PNET) are rare neoplasms, diagnosed via CT, MRI, Octreotide scan or EUS, which has the highest sensitivity & tissue obtaining ability. Management is based on resection, dependent on size & spread. Serum Chromogranin-A (CgA) is still widely used in diagnosis despite its lack of evidence. Hence, the North American Neuroendocrine Tumor Society (NANETS) and the Canadian expert group considers serum CgA diagnostic utility a controversial area and advise caution in its interpretation, requiring further studies in its validation Despite the widespread use of serum CgA in PNET diagnosis, we believe serum CgA has poor diagnostic utility Aims include: 1. Evaluate the diagnostic sensitivity of serum CgA in our cohort 2. Delineate different modalities utilized in tissue diagnosis Retrospective chart review of patients with a histological diagnosis of PNET from a pathology database covering Vancouver BC, Canada, from January 1st, 2011 till July 31st, 2016 Exclusion criteria: 1. Patients with a nonpancreatic primary neuroendocrine tumor 2. Patients with no CgA levels prior to diagnosis We correlated serum CgA levels, patient characteristics, disease manifestations and characteristics such as size and metastases, dianostic modalities used and treatments undertaken 143 patients with histological diagnosis of PNET. Mean age 60 & 58% females. EUS used in diagnosis of 90 (63%), surgical resection in 34 (24%) & remaining had percutaneous or intra-operative biopsy. Serum CgA prior to tissue diagnosis was performed in 60% (87) and had a sensitivity of only 48% (42/87), median of 109 U/L (normal <40 U/L) & 212 ug/L (normal <94 ug/L) from two different lab assays. Comparing CgA positive versus negative patients, no significant difference was found in location of PNET (most commonly in the tail in 33% & 37% of positive & negative patients respectively, 95% CI -17.3–24.8%, p=0.69). A significant difference was found in the size of the lesion in patients with a positive CgA as compared with the negative group (mean 3.31cm vs. 2.32cm; 95% CI 0.11–1.86, p=0.02). A significant proportion of CgA positive patients had metastatic disease as compared to CgA negative patients (38% vs. 15%; 95% CI 2.97–41.53, p=0.015) PNET are rare neoplasms, usually diagnosed via EUS. We corroborated this with approximately two thirds of our cohort undergoing EUS sampling for diagnosis. Serum CgA, although thought to have some diagnostic utility, has a very low sensitivity with less than half of our cohort of patients having positive CgA levels. Hence, CgA levels should not be used as a diagnostic modality in PNETs, and if negative, should be interpreted cautiously. CgA levels may however, have a utility in helping identify metastatic disease and thus altering surgical management 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».