A277 DISCREPANCIES IN EUS-FNA CYTOPATHOLOGY AND SURGICAL SPECIMEN PATHOLOGY FOR HIGH RISK PANCREATIC MUCINOUS CYSTIC LESIONS: A CASE SERIES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Endoscopic ultrasound guided fine needle aspiration (EUS-FNA) is the primary method of sampling pancreatic cystic lesions with reported specificity near 100% for diagnosing malignancy. Discrepant positive malignant cytopathology with final surgical pathology of pancreatic cystic lesions has not previously been described. Aims To present a case series and review the literature regarding the implications of positive malignant cytology with discrepant surgical pathology for high risk pancreatic mucinous cystic lesions. Methods Patient demographics, clinical history, procedure details, pathology evaluations and follow-up were collected. A thorough literature review was performed. Results Three patients with high-risk pancreatic cystic lesions on cross-sectional imaging underwent EUS-FNA evaluation. None of these patients had a history of pancreatitis. Cytology was reported as positive for adenocarcinoma in all patients by separate gastrointestinal cytopathologists. All patients underwent surgical resection. The pathology for all resected specimens were reported as intraductal papillary mucinous neoplasm. The resected cysts for two patients demonstrated foci of high-grade dysplasia and the third noted low grade dysplasia. All surgical pathology underwent consensus review by three separate gastrointestinal pathologists. None of the patients were treated with adjuvant chemotherapy. All patients have been followed post-operatively with surveillance magnetic resonance imaging with no evidence of recurrence to date (median follow-up time 239 days, range 133 – 447 days). Conclusions This phenomenon sheds light on the potential for variable interpretations of EUS-FNA cytopathology and surgical resection pathology for high risk pancreatic cystic neoplasms. EUS-FNA may identify foci of adenocarcinoma that is not seen on surgical pathology specimens. Further research is required to examine the long-term outcomes of these patients. Funding Agencies None
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».