Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Advances in diagnostic bronchoscopy seek to optimize diagnostic yield while maintaining the safety profile of conventional bronchoscopy. Despite rapid technological progress, inconsistent outcome definitions have hindered pooling of data across studies and comparisons across technologies. This review aims to clarify how a standardized definition of diagnostic yield can enhance comparability and clinical interpretation in advanced diagnostic bronchoscopy. RECENT FINDINGS: The recent ATS/CHEST consensus statement provides a rigorous framework for defining and reporting diagnostic yield, enabling meaningful cross-study comparisons. Beyond definitions of diagnostic outcome measures, optimization of tissue acquisition and processing through close collaboration between bronchoscopists and pathologists is critical. Current evidence supports the use of coordinated sampling strategies to secure sufficient, high-quality material for molecular testing, particularly for large-panel next-generation sequencing (NGS). Advances in EBUS-TBNA, cryobiopsy, and robotic bronchoscopy have improved sample yield and quality for genomic profiling. In parallel, liquid biopsy using circulating tumor DNA provides a minimally invasive adjunct, particularly valuable when tissue is limited, exhausted, or longitudinal monitoring is required; however, its sensitivity remains constrained in low-shedding diseases. SUMMARY: Adherence to a strict definition of diagnostic yield, combined with optimized sampling and integrated molecular testing, ensures that technological innovation in bronchoscopy translates into clinically meaningful, precise, and patient-centered diagnosis of lung cancer.
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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 | 0,042 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».