A273 ENDOSCOPIC RETROGRADE CHOLANGIOPANCREATOGRAPHY IN A TERTIARY CANADIAN HOSPITAL: OPTIMIZING TISSUE SAMPLING TECHNIQUES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pancreatic and biliary cancer can be difficult to definitively diagnose, and tissue diagnosis defines clinical management in both early and late disease. The majority of patients with pancreaticobiliary malignancy present with late disease and only 30% have resectable tumours, contributing to poor prognosis and outcome. Endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) is a mainstay for diagnosing and treating conditions of the bile and pancreatic duct. Aims This study aimed to provide data on the diagnostic performance of ERCP utilizing conventional methods for tissue acquisition particularly in the setting of an indeterminate stricture. In particular, this was a quality assurance review to determine our centre’s baseline performance as a reference so new methods of tissue acquisition such as SpyglassTM can be benchmarked against. Methods In a tertiary care hospital, 3723 ERCP procedures were performed between 2013 and 2017. Demographic and clinical information was retrospectively collected. Demographic and clinical information was collected. Three ERCP techniques of tissue sampling were analyzed: brushing alone (BiA), biopsy alone (BrA), and brushing and biopsy dual-modality approach (BrBi). The diagnostic performances (sensitivity, specificity, and accuracy) were calculated with data from post-sampling clinical reports, surgical pathological reports, and diagnostic imaging reports. Results 222 patients (285 ERCP procedure) met the study criteria and received fluoroscopy-guided ERCP sampling with cytology brushing and/or tissue biopsies. 36 (13%) patients had BiA, 85 (29%) patients had BrA, and 164 (58%) patients had BrBi. The sensitivities, specificities, and accuracies of the three sampling techniques respectively were: 56%, 93%, and 85% for BiA; 73%, 96%, and 83% for BrA; and 79%, 94%, and 86% for BrBi. Conclusions Our retrospective analysis of fluoroscopic-guided tissue acquisition shows accuracy as high as current published data on direct visualization cholangiosopy guided techniques. A prospective study looking not only at clinical yield but a cost analysis should be put in place prior to a commitment to purchase new equipment such as the SpyglassTM. 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».