Use of Narrow Band Imaging to Guide Endobronchial Biopsy for Suspected Sarcoidosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnosis of sarcoidosis often involves endobronchial biopsy (EBB), but studies have shown varying yields for EBB in suspected sarcoidosis, partly due to differences in identifying abnormal mucosa under white light (WL). Narrow band imaging (NBI) may assist in the visualization of abnormal mucosa, but its role in sarcoidosis remains to be characterized. METHODS: Individuals referred for suspected sarcoidosis were considered for enrollment. Bronchoscopy with both WL and NBI was conducted, followed by EBB. The main objectives were to characterize NBI abnormalities in this patient population and determine the incremental yield of NBI-directed EBB. RESULTS: In our cohort of 100 suspected sarcoidosis patients (66% male, median age 42), 88 were diagnosed with sarcoidosis, through cytopathology (n=78) or clinical evaluation (n=10). NBI high-grade lesions were more common than WL high-grade lesions (58% vs. 27%, difference 31%, 95% CI 18.3-42.5% P<0.001). High-grade WL EBB were more likely to be positive than low-grade WL biopsies [20/31 (65%) vs. 20/91 (22%), odds ratio (OR) 6.5, 95% CI 2.7-15.6, P<0.01]). Conversely, high-grade NBI lesions were no more likely to be positive than low-grade NBI lesions [23/63 (37%) vs. 17/59, (29%), OR 1.42, 95% CI 0.66-3.0, P=0.366]. EBB positivity and false-negative EBUS-TBNA were more common in patients with Scadding stage 2 or greater, suggesting that the chest radiography stage may help select patients more likely to benefit from adjunctive EBB. CONCLUSION: NBI abnormalities are common in patients with sarcoidosis, but unlike WL abnormalities, do not predict the finding of granulomatous inflammation on EBB. The chest radiography stage may be useful to identify patients more likely to benefit from EBB in addition to EBUS-TBNA.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».