Determining resectability inpancreatic tumors: Review of 70 cases
Notice bibliographique
Résumé
Background: Endoscopic ultrasound (EUS) has gradually become the main stream method of the diagnosis and local treatment of pancreatic tumors. Endoscopic ultrasound (EUS) is frequently used in making the cytological diagnosis of pancreatic cancer and its great role in the pre-operative staging of pancreatic tumors.Objective: To evaluate the role of EUS in diagnosis and treatment of pancreatic tumors prospectively for 2 years study 2014-2015.Patients and methods: Prospective study including 70 patients who presented with pancreatic tumors underwent EUS at the endoscopy unit at Faculty of Medicine Cairo University and National Cancer Institute, Cairo University.Results: Out of 70 patients; median age was 55 years (range 32-73 years). Males were 32 (46%) and females were 38 (54%). Jaundice was the main symptom 47 (67%), clay colored stool 46 (65.7%), dark urine 47 (67%) and abdominal pain 50 (71%). There were 20 patients with benign disease and 50 patient with malignant disease. The following results showing the accuracy of the EUS in detecting malignant pancreatic tumors; Sensitivity: 96.0%, specificity: 75%, PPV: 90.6%, NPV: 88.2%, accuracy: 90.0%.Conclusion: EUS can clarify locoregional spread when CT/MR are equivocal. EUS Elastography is a new application in the field of the endosonography and seems to be able to differentiate fibrous and benign tissue from malignant lesions. The combination of superior detection, good staging, tissue diagnosis and potential therapy makes EUS guided FNA a cost-effective modality.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».