Clinical diagnostic utility of ultrasound-guided fine needle aspiration biopsy in parotid masses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fine needle aspiration (FNA) is a common diagnostic tool used in the initial evaluation of parotid masses. In the literature, variable diagnostic accuracy of FNA is reported. Therefore, when considering clinical management of these patients, the utility of FNA is unclear. The aim of this study was to determine the capability of ultrasound-guided FNA to differentiate between benign and malignant neoplasms. Further, the way in which FNA results affect clinical decision-making was assessed. METHODS: Retrospective data were collected for all patients who underwent parotidectomy at a large Canadian tertiary care center between 2011 and 2016. Patient demographics, preoperative imaging reports, preoperative FNA results, and final pathological diagnosis were analyzed. RESULTS: Of the 199 patients who underwent parotidectomy, 184 had preoperative ultrasound-guided FNA. There were a total of 13 non-diagnostic FNAs. In diagnosing malignancy, FNA had a sensitivity and specificity of 71.4% and 98.7%, respectively. The positive predictive value (PPV) was 83.3%. The negative predictive value was 97.5%. Of the non-diagnostic FNAs, 2 out of 13 (15.4%) were deemed malignant neoplasms on final pathology. CONCLUSION: FNA is a useful adjunct in the work-up of parotid masses, but it should be used with caution. Due to limited sensitivity, it should not be relied upon as the sole determinant of a surgeon's management plan.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».