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Enregistrement W3203969979 · doi:10.5858/arpa.2021-0207-le

Through-The-Needle Biopsy: Shifting From Cytology to Histology for Preoperative Assessment of Pancreatic Cystic Lesions

2021· letter· en· W3203969979 sur OpenAlexaff
Stefano Francesco Crinò, Erminia Manfrin

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystMedicineCytologyBiopsyEndoscopic ultrasoundRadiologyPathologyFine-needle aspirationDifferential diagnosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor.—We congratulate Michelle Reid, MD, on her exhaustive and comprehensive review on fluid cytology for assessment of pancreatic cystic lesions (PCLs).1Traditionally, endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration (EUS-FNA) with cytologic evaluation has been the method of choice for diagnosis of PCL. However, disappointing results of its diagnostic yield have been reported, due to the lack of dispersed cells into the fluid.2At the beginning of her article, Reid1 mentions that, to improve preoperative assessment of PCL, both the ancillary tests to be performed on cyst fluid (eg, molecular diagnostics) and new technologies for tissue collection have been developed. In particular, a microforceps (Moray Microforceps, US Endoscopy, Mentor, Ohio) able to perform a biopsy of the cyst wall passing through a 19G needle has been recently introduced. However, we believe that through-the-needle biopsy (TTNB) is not a simple implementation of EUS-FNA but a breakthrough in the field that deserves more comment. TTNB allows the acquisition of histologic specimens from the cyst wall, which include both stroma and epithelium, a possibility that had never been realizable in the past. The presence of stroma, as well as the maintained tissue architecture of the cystic wall detected on TTNB specimens, is crucial for the differential diagnosis in many cases.A comprehensive example of the diagnostic yield of TTNB is seen with mucinous cyst lesions in which the capability of the microforceps to sample the ovarian-like stroma beneath the mucinous epithelium allows the conclusive diagnosis of mucinous cystic neoplasms, a cyst histotype requiring specific management.3 Available literature speaks in favor of TTNB compared with cytology. A meta-analysis including 454 patients demonstrated a technical success rate of 98.5%, a histologic rate of 86.7%, and a diagnostic yield of approximately 70%,4 significantly higher than that of cytology (approximately 29%). Importantly, in an interobserver agreement study among expert pathologists, a specific diagnosis of cyst histotype was reported in 84.7% of cases, with a substantial agreement between the raters (Gwet AC1 coefficients, 0.62; 95% CI, 0.57–0.67),5 suggesting that TTNB samples are not misleading and are easily evaluable. Also, TTNB findings seem reliable when compared with surgical specimens, with a correspondence rate with surgical pathology of 93%.4 Finally, TTNB is feasible even when fluid aspiration is not possible owing to thick cyst content. Recently, a helpful algorithm has been proposed by Rift et al6 in which, in the presence of epithelium and/or stroma on initial evaluation of the biopsy sample, different immunohistochemical stains can be added to establish a diagnosis. Of course, clinical suspicion based on patient demographics and lesion imaging features should be also considered. A similar policy is applied at our institution.We commend Dr Reid for her wonderful article, which is complete and comprehensive, and serves as a guide for pathologists for such a difficult evaluation as PCL cytology. However, even if cytology still represents a widespread method for PCL evaluation, we believe that TTNB should be performed in select cases, especially when a specific diagnosis of cyst histotype is required for proper patient management.

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)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0080,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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