Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Ground glass opacities (GGOs) are focal areas of increased attenuation on computed tomography (CT) that can be present in numerous benign and malignant conditions. This increasingly prevalent entity poses a clinical dilemma for both diagnosis and management. The purpose of this narrative review is to present the most up-to-date evidence and address the nuanced decision making faced by surgeons in the management of GGOs. Several international guidelines on lung nodule management include GGOs; however, there is no consensus on when invasive diagnostic testing is required, which GGOs need surgical resection, or what techniques should be used. GGO localization is the first step to surgical planning for this entity, as these small, subsolid lesions are challenging to identify intraoperatively. Techniques range from widely used CT-guided percutaneous procedures to more technologically advanced methods requiring navigational bronchoscopy. Balancing lung preservation and oncologic outcomes is another evolving area; determining the efficacy of sublobar resection (i.e., wedge resection, segmentectomy) is increasingly necessary as GGOs become more prevalent in the aging population. The management of GGOs is an evolving topic. Overall, the term “ground glass opacities” likely represents a heterogeneous entity that is in many ways biologically distinct from traditional solid non-small cell lung cancers and deserves further investigation to determine the best management strategies going forward.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».