Appropriate use of tissue sampling and somatostatin receptor PET imaging in the diagnosis of pancreatic neuroendocrine tumors: results of an International Delphi Consensus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current guidelines lack clarity regarding the appropriate use of preoperative ultrasound-guided (EUS) biopsy and receptor positron emission tomography (SSTR PET) imaging for pancreatic neuroendocrine tumors (PNETs). This study aims to reach expert consensus on the optimal sequencing of SSTR PET and EUS biopsy in the diagnostic workup and management of patients with suspected PNETs. METHODS: A three-round modified Delphi process was used. A multidisciplinary panel of experts was recruited via snowball sampling. A set of 22 baseline statements pertaining to diagnostic workup, imaging, and biopsy was developed based on literature review and feedback obtained through a focus group. Survey rounds were conducted electronically and anonymously. A panel of international experts was asked to indicate whether they agreed, disagreed, or lacked the appropriate background to answer each statement. Of the 55 experts invited, 38 (69%) accepted to participate. Consensus was achieved with > 80% agreement. RESULTS: Response rates were 97%, 100%, and 100% in rounds 1, 2, and 3, respectively. Following rounds 1 and 2, 29 final statements achieved consensus in the following three domains: diagnostic workup (15 statements), imaging (nine statements), and tissue sampling (five statements). Cronbach's alpha value, a measure of internal consistency, was 0.91 and 0.85 for rounds 1 and 2, respectively. The final set of statements achieved a 95% approval rate in round 3. CONCLUSION: This international Delphi study provides expert consensus-based guidance on the appropriate use of EUS biopsy in the diagnostic workup of PNETs in the era of SSTR PET imaging.
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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 | 0,293 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».