Linear‐array endoscopic ultrasound improves the accuracy of preoperative submucosal invasion prediction in suspected early gastric cancer compared with radial endoscopic ultrasound: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: There is a lack of literature comparing linear endoscopic ultrasound (EUS) and radial EUS for the prediction of the depth of invasion in early gastric cancer (EGC). The aim of this study is to evaluate the accuracy of linear EUS for the diagnosis of submucosal (SM) invasion and compare linear EUS with radial EUS in suspected EGC patients. METHODS: Seventy-two consecutive patients with suspected EGC who underwent a preoperative assessment using linear EUS or radial EUS were prospectively enrolled. The depth of invasion was categorized into mucosal to SM (< T1b) and SM or deeper (≥ T1b), and the EUS-determined diagnosis was compared with postoperative histopathological findings. RESULTS: Thirty-nine patients underwent radial EUS, and 33 patients underwent linear EUS examination. The baseline characteristics between the groups were well balanced. The diagnostic accuracy was much higher for patients who underwent linear EUS compared with radial EUS (90.9% vs 69.2%, P = 0.024). The sensitivity was 92.3% (95% confidence interval [CI] 66.7-98.6%) for linear EUS and 90.9% (95% CI 62.3-98.4%) for radial EUS. The specificity was 90.0% (95% CI 69.9-97.2%) in the linear EUS group, while the specificity was 60.7% (95% CI 42.4-76.4%) in the radial EUS group. Univariate analysis showed that EUS type (odds ratio 0.225, 95% CI 0.057-0.884, P = 0.033) was an associated risk factor of incorrect T1b staging in EGC patients. The area under the receiver operating curve was 0.912 and 0.758 for linear and radial EUS, respectively. CONCLUSION: Linear EUS was more accurate for determining SM invasion and therapeutic strategy in suspected EGC patients compared with radial EUS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».