Transesophageal endoscopic ultrasound in the diagnosis of the lung masses: a multicenter experience with fine-needle aspiration and fine-needle biopsy needles
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim Intraparenchymal lung masses inaccessible through bronchoscopy or endobronchial ultrasound guidance pose a diagnostic challenge. Furthermore, some fragile or hypoxic patients may be poor candidates for transbronchial approaches. Endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration/biopsy (EUS-FNA/FNB) offers a potential diagnostic approach to lung cancers adjacent to the esophagus. We aimed to evaluate the feasibility, accuracy, and safety of trans-esophageal EUS-FNA/FNB for tissue sampling of pulmonary nodules. Methods We retrospectively analyzed data from patients with pulmonary lesions who underwent EUS-FNA/FNB between March 2015 and August 2021 at eight Italian endoscopic referral centers. Results A total of 47 patients (36 male; mean age 64.47 ± 9.05 years) were included (22 EUS-FNAs and 25 EUS-FNBs). Overall diagnostic accuracy rate was 88.9% (76.3–96.2%). The sensitivity and diagnostic accuracy were superior for EUS FNB sampling versus EUS-FNA (100% vs. 78.73%); P = 0.05, and (100% vs. 78.57%); P = 0.05, respectively. Additionally, sample adequacy was superior for EUS-FNB sampling versus EUS-FNA (100% vs. 78.5%); P = 0.05. Multivariate logistic regression analysis for diagnostic accuracy showed nodule size at the cutoff of 15 mm (OR 2.29, 1.04–5.5, P = 0.05) and use of FNB needle (OR 4.33, 1.05–6.31, P = 0.05) as significant predictors of higher diagnostic accuracy. There were no procedure-related adverse events. Conclusion This study highlights the efficacy and safety of EUS-FNA/FNB as a minimally invasive procedure for diagnosing and staging peri-esophageal parenchymal lung lesions. The diagnostic yield of EUS-FNB was superior to EUS-FNA.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».