MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3161246604 · doi:10.1097/lbr.0000000000000776

Rapid On-site Evaluation (ROSE) in Capillary Pull Versus Suction Biopsy Technique With Endobronchial Ultrasound-transbronchial Needle Aspiration (EBUS-TBNA)

2021· article· en· W3161246604 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Bronchology & Interventional Pulmonology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuctionPulmonary aspirationCapillary actionBiopsyBronchoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suction and capillary pull are 2 biopsy techniques used in endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA). Although these techniques have been shown to perform comparably in terms of overall diagnostic yield, we hypothesized that the capillary pull technique would be associated with improved rapid on-site evaluation (ROSE) adequacy rates thus allowing for a shorter procedure time. METHODS: One hundred eighteen patients undergoing EBUS-TBNA for any indication were randomized to suction or capillary pull techniques for the first biopsy pass; the technique used for all subsequent passes was based on operator preference and was not recorded. The first pass was subjected to ROSE and an adequacy assessment was given. ROSE slides were also scored for cellularity of diagnostic/lesional cells and blood contamination. The overall procedure time was also recorded. RESULTS: There were no significant differences between suction and capillary pull techniques in terms of ROSE adequacy rates. Cellularity of diagnostic/lesional cells and blood contamination scores were also comparable. There was no significant difference in procedure time for the 2 techniques. CONCLUSION: This study suggests no differences in ROSE outcomes between suction and capillary pull techniques in EBUS-TBNA. The technique used should therefore be left to the discretion of the operator.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Bronchology & Interventional PulmonologyMême sujetLung Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207