Assess the Benefit of Interventional Radiologist Performing an Image Guided Biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To determine whether there is any benefit in diagnostic accuracy, reduction in periprocedural complications, when image-guided biopsies are performed by interventional radiologist as compared to a general radiologist or other physician without prior special interventional training. Patients and Methods This study is a retrospective chart review of all consecutive patients that underwent imaging-guided core biopsies during one year in our hospital. Information collected included: patient age, gender, coagulation status, organ biopsied, imaging modality and equipment used, number of samples obtained, post-biopsy complications, histopathological results, and previous interventional training of a physician performing the biopsy. The quantitative data from patient charts was analyzed using a statistical program, Statistical Package for Social Sciences (SPSS). Results 449 patients were included in this study: 132 were performed using Computed Tomography guidance and 317 were performed under ultrasound guidance. The success rate of core biopsies was compared between different specialists, and was measured based on periprocedural complications, necessity of medical intervention and/or hospitalization after biopsy procedure, true positive histopathology results, and need to perform repeat biopsy of the same lesion owing to inconclusive results. Overall, IR had a success rate of 88.13%, non-IR had a success rate of 61.07%, and nephrologists had a success rate of 77.65%. The post biopsy complication rates were 5.48%, 27.52%, and 17.65% for procedures performed by IR, non-IR, and nephrologists respectively. Conclusion Our study shows an overall higher success rate and improved patient outcome when image guided biopsies were performed by IR, as compared to other non-IR physicians.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».