CT-Guided vs. Navigational Bronchoscopic Biopsies for Solitary Pulmonary Nodules: A Single-Institution Retrospective Comparison
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Lung cancer is the second most common cause of death by cancer. Multiple modalities can be used to obtain a tissue sample from a pulmonary nodule. We aimed to compare the yield and adverse events related to transthoracic needle aspiration (TTNA) and Electromagnetic Navigation Biopsy (ENB) at our institution. Methods: This was a single-center retrospective study in which all patients referred for evaluation of a pulmonary lesion over 5 years (1 January 2013 to 31 December 2018) were identified. Our primary outcome was to compare the accuracy of TTNA to that of ENB in establishing the diagnosis of pulmonary lesions. Secondary outcomes included the evaluation of the adverse events and the sensitivity, specificity, positive, and negative predictive value of each modality. Results: A total of 1006 patients were analyzed. The mean age of patients in the TTNA and the ENB group was 67.2 ± 11.2 years and 68.3 ± 9.2 years respectively. Local anesthesia was predominantly used for TTNA and moderate sedation was more commonly used in the ENB group. We found ENB to have an accuracy of 57.1%, with a sensitivity of 40.0%, a specificity of 100.0%, a positive predictive value of 100.0%, and a negative predictive value of 40.0%. As for the TTNA, the accuracy was 75.9%, with a sensitivity of 77.5%, a specificity of 61.5%, a positive predictive value of 95.0%, and a negative predictive value of 22.5%. The rate of clinically significant complications was higher in the TTNA group (8.2%) as compared to the ENB group (4.7%) with a p-value < 0.001. Conclusion: TTNA was superior to ENB-guided biopsy for the diagnostic evaluation of lung nodules. However, the complication rate was much higher in the TTNA group as compared to the ENB group.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».