Fine‐needle aspiration of cutaneous, subcutaneous, and intracavitary masses in dogs and cats using 22‐ vs 25‐gauge needles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fine-needle aspiration (FNA) is a common procedure as a diagnostic tool in veterinary medicine. However, it is unclear whether the gauge of the needle affects the quality of cytology. OBJECTIVE: This study compared the quality of cytologic samples obtained via FNA using 22- or 25-gauge needles. METHODS: Fine-needle aspiration was performed on 50 masses (cutaneous, subcutaneous, or intracavitary) obtained from client-owned animals. The size of the needle was randomly assigned using either of the following two sequences: 22-25-22 gauge or 25-22-25 gauge. Samples were evaluated by two board-certified clinical pathologists to assess cellularity, blood contamination, amount of cellular debris, degree of cellular trauma, and the overall ability to make a diagnosis for each sample. RESULTS: No significant difference was detected between the 22- and 25-gauge needle samples for cellularity, whereas a significant difference was present for blood contamination, amount of cellular debris, and degree of cellular trauma. The overall ability to make a diagnosis was not significantly affected by the needle gauge. The degree of cellular trauma was significantly increased in intracavitary samples. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Needle gauge is a contributing factor to FNA sample quality. However, it did not affect the overall ability to make a diagnosis. Samples obtained using 25-gauge needles resulted in less blood contamination yet increased cellular trauma compared to 22-gauge needle samples.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».