Endoscopic Ultrasound Guided Fine Needle Aspiration versus Endoscopic Ultrasound Guided Fine Needle Biopsy for Pancreatic Cancer Diagnosis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: One of the most effective diagnostic tools for pancreatic cancer is endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration (EUS-FNA) or biopsy (EUS-FNB). Several randomized clinical trials have compared different EUS tissue sampling needles for the diagnosis of pancreatic cancer. OBJECTIVE: To compare the diagnostic accuracy of EUS-guided FNA as EUS-FNB needles for the diagnosis of pancreatic cancer using a systematic review and meta-analysis. METHOD: A literature review with a meta-analysis was performed according to the PRISMA guide. The databases of PubMed, Cochrane and Google Scholar were used, including studies published between 2011-2021 comparing the diagnostic yield (diagnostic accuracy or probability of positivity, sensitivity, specificity, predictive value) of EUS-FNA and EUS-FNB for the diagnosis of pancreatic cancer. The primary outcome was diagnostic accuracy. Random effect models allowed estimation of the pooled odds ratio with a confidence interval (CI) of 95%. RESULTS: Nine randomized control trials were selected out of 5802 articles identified. Among these, five studies found no statistically significant difference between the EUS-FNA and EUS-FNB, whereas the other four did. The meta-analysis found EUS-FNB accuracy superior to EUS-FNA for the diagnosis of pancreatic cancer with a pooled odds ratio of 1.87 (IC 95%: 1.33-2.63). CONCLUSION: As compared to EUS-FNA, EUS-FNB seems to improve diagnostic accuracy when applied to suspicious pancreatic lesions.
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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 | 0,002 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle