The role of rectal endoscopic ultrasonography plus fine needle aspirartion and fine needle biopsy in pelvic masses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The diagnostic role of endoscopic ultrasound (EUS) guided fine needle aspiration (FNA) and fine needle biopsy (FNB) of pelvic masses has not been well established. We aimed to evaluate the diagnostic accuracy of EUS plus FNA/FNB in suspected local recurrence of pelvic masses. MATERIALS AND METHODS: All consecutive patients with a history of lower gastrointestinal and pelvic mass undergone EUS-FNA/FNB were included in the study. RESULTS: In total 34 patients who underwent EUS-guided FNA or FNB of a perirectal mass were enrolled. The sampled lesion was a mass in 22 patients (64.7%) and a lymph node in 10 patients (29.4%). The univariate logistic regression analysis for diagnostic accuracy showed lesion size as a significant predictor of diagnostic accuracy [odds ratio (OR), 1.61; 1.08-2.27; P = 0.02]. Diagnostic sensitivity was 100% (71.5-100%) with EUS-FNB and 75% (34.9-96.8%) with EUS-FNA ( P = 0.12); specificity was 100% in both groups ( P = 1.0). Sample adequacy was 94.1% in the whole cohort, with 20/20 adequacy rate (100%) in the EUS-FNB group and 12/14 (85.7%) in the EUS-FNA group ( P = 0.28). CONCLUSION: This is the first study demonstrating the diagnostic yield of EUS plus FNA/FNB in patients with pelvic masses comparing the two needles. Our results highlight the relevance of this technique, especially in undefined masses during oncological follow-up.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».