Needle Biopsy Adequacy in the Era of Precision Medicine and Value-Based Health Care
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Needle biopsy of diseased tissue is an essential diagnostic tool that is becoming even more important as precision medicine develops. However, the capability of this modality to efficiently provide samples adequate for diagnostic and prognostic analysis remains quite limited relative to current diagnostic needs. For physicians and patients, inadequate biopsy frequently leads to diagnostic delay, procedure duplication, or insufficient information about tumor biology leading to delay in treatment; for health systems, this results in substantial incremental costs and inefficient use of scarce specialized diagnostic resources. OBJECTIVE.—: To review current needle biopsy technology, devices, and practice with a perspective to identify current limitations and opportunities for improvement in the context of advancing precision medicine. DATA SOURCES.—: PubMed searches of fine-needle aspiration and core needle biopsy devices and similar technologies were made generally, by tissue site, and by adequacy as well as by health economics of these technologies. CONCLUSIONS.—: Needle biopsy adequacy can be improved by recognizing the importance of this diagnostic tool by promoting common criteria for needle biopsy adequacy; by optimizing needle biopsy procedural technique, technologies, clinical practice, professional education, and quality assurance; and by bundling biopsy procedure costs with downstream diagnostic modalities to provide better accountability and incentives to improve the diagnostic process.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».