A269 EUS-GUIDED ROSE FNA AND CNB FOR THE DIAGNOSIS OF PANCREATIC CANCER: A COMPARATIVE ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration with Rapid On Site Evaluation (ROSE EUS-FNA) and endoscopic ultrasound-guided core-needle biopsy (EUS-CNB) are widely used for the diagnosis of pancreatic tumors. There is no known published randomized control trial that compares between the two modalities. Given the aggressive nature of pancreatic cancer, it is crucial to make a prompt diagnosis in order to initiate treatment in a timely fashion. Aims This study compares the diagnostic performance of ROSE EUS-FNA and EUS-CNB for diagnosis of pancreatic cancer. Methods A retrospective review was performed for patients who underwent ROSE EUS-FNA and/ or EUS-CNB for solid pancreatic lesion. Diagnostic yield (defined as percentage of diagnostic samples), diagnostic accuracy (defined as percentage of correct diagnosis), sensitivity and specificity for malignancy were compared between ROSE EUS- FNA and EUS- CNB. Baseline characteristics for both patients and lesions were also obtained. Results A total of 82 patients with solid pancreatic lesions were reviewed. 84 EUS with 61 FNA and 74 CNB were performed. The diagnostic yield was 42/61 (69%) and 59/74 (79.7%) for FNA and CNB respectively (P 0.166). The diagnostic accuracy was 33/61 (54%) and 53/74 (71%) for FNA and CNB respectively (P 0.0326). 50 patients underwent both FNA and CNB during the same EUS. The calculated diagnostic yield among this subgroup was 33/50 (66%) and 39/50 (78%) for FNA and CNB respectively (P 0.265); with diagnostic accuracy of 26/50 (52%) for FNA and 34/50 (68%) for CNB (P 0.152). The diagnostic accuracy after combining both techniques was 40/50 (80%). The incremental increase in diagnostic yield by combining both methods was 12/50 (24%) and 6/50 (12%) relative to FNA and CNB respectively. The sensitivity for the diagnosis of malignancy for FNA and CNB was 60.8% and 92.7%, respectively. The specificity was 100% for both methods. Conclusions EUS-guided CNB is a superior method of assessing solid pancreatic lesion and pancreatic malignancy with better diagnostic yield and accuracy and higher sensitivity than ROSE EUS-FNA. 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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».