Imaging-guided Percutaneous Biopsy of Nodules ≤1 cm
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Percutaneous biopsy of lung nodules is established as a safe procedure with high diagnostic yield and accuracy. Its role in the diagnosis of subcentimeter nodules is, however, less clear. The goal of this study was to evaluate diagnostic yield, accuracy, and safety of computed tomography (CT)-guided needle biopsy in the diagnosis of subcentimeter lung nodules. MATERIAL AND METHODS: A retrospective review of a prospectively maintained database over a 12-year period identified 133 eligible CT-guided needle biopsies of lesions ≤1 cm. Diagnostic yield and accuracy for the diagnosis of malignancy were calculated. Lesion features and procedure characteristics were assessed using univariate and multivariate logistic regression analysis to identify risk factors associated with biopsy failure and complications. RESULTS: Biopsy specimens were adequate for diagnosis in 116/133(87%) cases; the diagnostic yield for malignant and benign lesions was 93% and 65%, respectively. Final benign diagnosis was the strongest independent risk factor for biopsy failure. In multivariate logistic regression, fine-needle aspiration was an independent risk factor for diagnostic failure. Core needle biopsy was an independent risk factor for pneumothorax, and core needle biopsy, number of passes, and age were independent risk factors for pneumothorax requiring tube drainage. CONCLUSIONS: CT-guided percutaneous needle biopsy had high diagnostic yield for the diagnosis of subcentimeter lung nodules with a similar complication rate to biopsy of larger lesions. Fine-needle aspiration may be an independent factor for diagnostic failure even for malignant lesions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».