Unmasking The Masquerader: Endobronchial Ultrasound Features In Distinguishing Malignant And Benign Lymphnodes In A Tuberculous Endemic Country.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Various real-time EBUS features help differentiate malignant from benign mediastinal /hilar lymph nodes(MHLN) in lung cancer staging. However, limited data exist on their role in extra-thoracic malignancy (ETM) with MHLN/isolated suspicious MHLN. Aim: Retrospective analysis of EBUS B-mode features to distinguish malignant, tuberculous &reactive lymph nodes. Methods: Patients undergoing EBUS-TBNA(Oct 2022-24) were included(excluding lung cancer staging). Six B-mode features were assessed: small axis length, margins, central hilar sign(CHS), central necrosis sign(CNS), echotexture & conglomeration. Nonmalignant cases had a 6 month clinico radiological followup. Results: A total of 354 MHLN from 211 patients were sampled:84(24%) were malignant,104(30%) had TB &166(46%)were reactive. Comparing malignant vs reactive nodes, five B-mode features were independent malignancy predictors: small axis length>1 cm[O.R:2.23(1.30-3.83)],well-defined margins[O.R:6.44(3.61-11.47)],absent CHS[O.R:2.87(1.14-7.19)],CNS present[O.R:7.53(4.07-13.92)]& heterogeneous echotexture[O.R:3.59(1.98-6.51)],except conglomeration. Comparing malignant vs TB /benign(TB+reactive)nodes, only 3 features predicted malignancy: well-defined margins[O.R:5.06 (2.81-9.13)],heterogeneous echotexture[O.R:4.34 (2.33-8.10)]& CNS present [O.R:2.27(1.19-4.32)](p<0.001).TB vs reactive nodes showed no significant B-mode differences except size. Canada LN scores of 3/4 had O.R of 15 & 28{p<0.01}for malignancy respectively. Conclusion: EBUS B-mode features reliably differentiates malignant from benign LNs but not TB from reactive LNS, reinforcing the need for tissue samping in TB endemic countries.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».