Pulmonologist performed ultrasound guided fine needle aspiration of lung lesions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and objective: Lung cancer is increasingly common and accurate diagnosis is important for personalized treatment. Ultrasound guided percutaneous fine needle aspiration is a useful method to obtain specimen for histological diagnosis of peripheral lung lesions. The aim of this study is to evaluate the diagnostic accuracy and complication rate of the procedure performed by pulmonologists. The result is compared with ultrasound guided core needle biopsy performed by radiologists. Methods: We retrospectively evaluated the diagnostic accuracy and complication rate of pulmonologist-performed ultrasound guided FNA of lung lesions in the period of 1st August 2019 to 30th June 2021 (pulmonologist group) and radiologist-performed ultrasound guided CNB of lung lesions in the period of 1st January 2010 to 31st December 2014 (radiologist group). Logistic regression analysis was used to identify independent influence factors associated with diagnostic accuracy in pulmonologist group and in combining both groups. Results: In a 23-month period, pulmonologists in a tertiary center performed 113 episodes of ultrasound guided fine needle aspiration for peripheral lung lesions. The diagnostic accuracy and complication rate were 80.4% and 5.3% respectively, comparable to 86.8% and 7.4% in a historical cohort consisting of 68 episodes of ultrasound guided core needle biopsy performed by radiologists in the same hospital. Lung lesions of upper lobe location were predictive of successful diagnosis. Conclusion: Ultrasound guided fine needle aspiration by pulmonologist is an easily accessible and reliable method to obtain specimen for histological diagnosis.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».