Detection and localization of early lung cancer by fluorescence bronchoscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Curative therapy is available for patients with Stage 0 lung carcinoma, with a >90% 5-year survival rate. Promising chemopreventive agents also are under investigation currently to reduce the risk of lung carcinoma in high risk populations. However, preinvasive bronchial lesions (moderate to severe dysplasia and carcinoma in situ) are very small and thin. They are difficult to localize by conventional white-light bronchoscopy. Fluorescence bronchoscopy is a new diagnostic tool for the detection of these preinvasive lesions. METHODS The data on the use of fluorescence bronchoscopy to detect and localize preinvasive lesions in current heavy smokers and in former smokers at the British Columbia Cancer Agency as well as the worldwide experience cited in MEDLINE, Index Medicus, and Deutsches Institut fur Medizinische Dokumentation und Information (Cologne, Germany) comparing white-light and fluorescence bronchoscopy using the lung imaging fluorescence endoscope (LIFE)-Lung device (Xillix Technologies Corp., Richmond, British Columbia, Canada) were reviewed. RESULTS Among current heavy smokers and former smokers with sputum atypia, the prevalence of carcinoma in situ was 1.6%. Moderate or severe dysplasia was found in another 19%. The preinvasive lesions were found to be small: 55% measured ≤1.5 mm in greatest dimension. Over 1000 cases have been reported in the literature between 1994 and 1999. Overall, 40% of the preinvasive lesions were detected by white-light bronchoscopy alone. The addition of fluorescence bronchoscopy increased the detection rate to an average of 80%. CONCLUSIONS Preinvasive lesions, especially dysplastic lesions, are small. They are difficult to detect and localize by white-light bronchoscopy. Fluorescence bronchoscopy improves the detection rate. It is an important part of the armamentarium in the overall management of early lung cancer. Cancer 2000;89:2468–73. © 2000 American Cancer Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».