Pseudo solid-appearing pancreatic serous microcystic adenomas: Histologic diagnosis with the EUS core biopsy fork-tip needle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite rarely, serous cystic adenoma (SCA) can assume a pseudo-solid aspect mimicking other pancreatic neoplasm as neuroendocrine tumor. EUS-FNA cytology has low diagnostic accuracy due to the scant cellularity of the collected samples. Histological diagnosis is usually made after resection. Recently, end-cutting needles for EUS-fine-needle biopsy (EUS-FNB), which obtain tissue cores by penetrating the lesions, have been developed. We aimed to assess the capability of EUS-FNB with SharkCore™ needles in the preoperative diagnosis of serous cystic adenoma pseudo-solid-appearing on imaging (Sa-SCA). MATERIALS AND METHODS: Between January 2016 and January 2018, data from consecutive adult patients, who were referred for EUS-FNB of a solid pancreatic lesion and were diagnosed with having SCA, were retrieved from a single-center institutional database. RESULTS: fluoro-deoxyglucose positron emission tomography. EUS-FNB samples were judged adequate for a definitive diagnosis in all cases, achieving specimens suitable for histological evaluation and several ancillary stains. Histochemical positivity for periodic acid-Schiff (PAS) and PAS with diastase digestion was observed in 7/7 cases. Immunohistochemical positivity for α-inhibin (7/7), GLUT1 (6/6), MUC6 (5/5), and negativity for synaptophysin (7/7) and chromogranin A (2/2) favored SCA diagnosis. CONCLUSIONS: In the case of preoperative workup suspected for Sa-SCA, a "forward acquiring" needle could improve the rate of preoperative histological diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».