The Diagnostic Accuracy and Sensitivity for Malignancy of Radial-Endobronchial Ultrasound and Electromagnetic Navigation Bronchoscopy for Sampling of Peripheral Pulmonary Lesions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer screening with computed tomography chest is identifying peripheral pulmonary lesions (PPLs) suspicious for early-stage lung cancer at increasing rates. Radial-endobronchial ultrasound (R-EBUS) and electromagnetic navigation bronchoscopy (ENB) are 2 methods to sample PPLs to diagnose and treat early lung cancer. ENB has a higher operating financial cost, however, the rationale for its use is possible higher diagnostic accuracy versus R-EBUS. OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the comparative diagnostic accuracy, sensitivity, and negative predictive value for R-EBUS and ENB in sampling PPLs. METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted. The Ovid Medline database was queried for original research reporting a diagnostic yield of R-EBUS or ENB for PPLs identified on computed tomography chest suspicious for malignancy. The I statistic assessed study heterogeneity. Random effects models produced pooled estimates of diagnostic accuracy and sensitivity for malignancy. Reasons for heterogeneity were explored with meta-regression. Publication bias and small study effects were assessed. RESULTS: A total of 41 studies involved 2988 lung nodules (R-EBUS 2102, ENB 886) in 3204 patients (R-EBUS 2097, ENB 1107). Overall sensitivity to detect cancer was 70.7% [95% confidence interval (CI): 67.2-74.0]; R-EBUS 70.5% (95% CI: 66.1-74.8), ENB 70.7% (95% CI: 64.7-76.8). Pooled overall diagnostic accuracy was 74.2% (95% CI: 71.0-77.3); R-EBUS 72.4% (95% CI: 68.7-76.1), ENB 76.4% (95% CI: 70.8-82.0). The localization modalities had comparative safety profiles of <2% complications. CONCLUSION: Both technologies have a high proportion of successful PPL localization with similar sensitivity for malignancy and accuracy. As such, both reasonable options for health care authorities to employ diagnostic algorithms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».