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Enregistrement W3008277976 · doi:10.1093/jcag/gwz047.268

A269 EUS-GUIDED ROSE FNA AND CNB FOR THE DIAGNOSIS OF PANCREATIC CANCER: A COMPARATIVE ANALYSIS

2020· article· en· W3008277976 sur OpenAlexaff
A Almudaires, Gerald Williams, S E Gruchy, Ari Morgenthau

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopic ultrasoundPancreatic cancerFine-needle aspirationRadiologyMalignancyBiopsyDiagnostic accuracyCytologyCancerInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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