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Enregistrement W4226159192 · doi:10.1097/meg.0000000000002383

Transesophageal endoscopic ultrasound in the diagnosis of the lung masses: a multicenter experience with fine-needle aspiration and fine-needle biopsy needles

2022· article· en· W4226159192 sur OpenAlexaff
Benedetto Mangiavillano, Federica Spatola, Antonio Facciorusso, Germana de Nucci, Dario Ligresti, Leonardo Henry Eusebi, Andrea Lisotti, Francesco Auriemma, Laura Lamonaca, Danilo Paduano, Stefano Francesco Crinò, Simone Scarlata, Edoardo Troncone, G. Del Vecchio Blanco, G. Manes, Mario Traina, Alessandro Bertani, Andrew Ofosu, Cecilia Binda, Carlo Fabbri, Nicola Muscatiello, Pietro Fusaroli, Alessandro Repici, Silvia Carrara

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Gastroenterology & Hepatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopic ultrasoundRadiologyFine-needle aspirationSampling (signal processing)BiopsyBronchoscopyNodule (geology)EsophagusEndoscopyDiagnostic accuracySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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