Cystic masses of the lateral neck: Diagnostic value comparison between fine‐needle aspiration, core‐needle biopsy, and frozen section
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The usefulness of fine-needle aspiration (FNA), core-needle biopsy (CNB), and frozen section (FS) for assessing lateral cystic neck masses (LCNM) remains unclear. METHODS: A retrospective review of patients presenting with a LCNM was undertaken. RESULTS: In total, 135 patients were included. FNA had a lower sensitivity then CNB (59% vs 83%; P = .036) and FS (59% vs 93%; P = .01). FS had a better negative predictive value (NPV) when compared to FNA (92% vs 40%; P < .001) and CNB (92% vs 50%; P = .062). Positive predictive values (PPV) and sensitivities were similar among all groups. CONCLUSION: Given its adequate PPV (92%), FNA should be used initially on LCNM. Because of its high sensitivity, CNB should be considered if FNA is not diagnostic of malignancy. FS should always follow a CNB indicative of malignancy, because of low NPV. A diagnosis of malignancy on FNA, CNB, or FS strongly indicates presence of malignancy.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».