Utility of clinical features with fine needle aspiration biopsy for diagnosis of Warthin tumor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conservative management of Warthin tumor (WT) may be a viable alternative to surgery, but there are concerns of missed malignancies on fine needle aspiration biopsy (FNAB). The purpose of this study is to measure the sensitivity and positive predictive value of FNAB for WT, and to identify clinical features associated with WT that can aid in this diagnosis. METHODS: Retrospective analysis of patients from January 1, 2006 to April 30, 2017 at a tertiary care center in London, Ontario, Canada. All patients with a diagnosis of WT on FNAB or resection were included. Electronic medical records were identified for 177 patients that fit the criteria. Study outcomes included the sensitivity and positive predictive value of FNAB alone for WT, and, when including clinical features associated with WT. RESULTS: The mean age of patients in this study was 63.2 years (SD 10.4); 115 (65%) were male, and 157 (89%) were past or present smokers. The measured sensitivity and positive predictive value of FNAB for WT were 95.8 and 97.2% respectively. Two cases were classified as WT on FNAB but confirmed at resection as mucoepidermoid carcinoma and acinic cell carcinoma. When only patients with multifocal, bilateral or incidental tumors were assessed, sensitivities and positive predictive values for each were 100%. Isolating for inferior pole location also resulted in a positive predictive value of 100%. CONCLUSIONS: The sensitivity and positive predictive value of FNAB for WT in this study are high, with two false negatives on FNAB. Multifocal, bilateral, incidentaloma and inferior pole location were identified as potential clinical features that may increase the diagnostic confidence for WT, strengthening the argument for conservative management in these patients. Overall, this study serves as an initial exploration into whether clinical features may be included with FNAB results to improve the sensitivity and positive predictive value of diagnosing WT. Further research is necessary before these findings can be translated into clinical practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 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 ».