Ponction sous endosonographie des lésions digestives et péri-digestives : étude de son rendement diagnostique à l’ère de nouvelles aiguilles permettant des prélèvements biopsiques
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The adequate management of a disease necessarily requires a precise diagnosis for which certain paraclinical examinations have brought great diagnostic yield. Thus, endoscopic ultrasound (EUS) and the puncture by EUS (EUS-FNA), used in clinical practice for a several decades, made it possible to obtain better diagnostic yield in the event of digestive and peridigestive lesions. Currently, different forms of needles, whether fine aspiration needles (FNA) or other more newly developed ones, the so-called biopsy-puncture needles (FNB), are used for the acquisition of cytological or even histological material with variable diagnostic yields. Objective: To assess the contribution of fine needle aspiration under endoscopy using FNB and FNA needles for the diagnosis of digestive masses and malign lesions of the pancreas in particular. Method: Our methodological approach was carried out in three steps. As a first step, we performed a literature review accompanied by a meta-analysis according to the PRISMA guideline to compare the diagnostic yield of EUS-FNA and EUS-FNB for malign pancreatic masses. Secondly, a cross-sectional study was carried out to analyze the diagnostic yield and performance of fine needle aspiration (FNA) in the diagnosis of pelvic lesions and its determinants with samples taken in patients between January 2001 and March 2005 in the Centre Hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM). Finally, a randomized crossover non-inferiority, double blind clinical trial was performed at the CHUM comparing the diagnostic yield of guided fine needle aspiration with standard 25 Gauge FNA needle (25S) in comparison with the 25 Gauge Procore FNB needle (25P) for the diagnosis of pancreatic cancer. Results: The results of the meta-analysis showed that EUS-FNB provides better diagnostic yield than EUS-FNA in the detection of malignant pancreatic lesions with a combined OR of 1.87 (95% CI: 1.33-2.63). When we pooled all the available data on the 2 needle types (cutting versus scratching needles), we found a non-statistically significant higher diagnostic yield for the cutting needles compared to scraping needles, with a combined OR of 1.47 (95 % CI: 0.67-3.22). The cross-sectional study showed that PEUS-FNA was positive for malignancy in 45% of cases, atypical or suspected in 4.7% of cases and negative for malignancy in 50.3% of cases. The diagnostic yield was 82.7%. PEUS-FNA performance indices were estimated in the patient subgroup for which the gold standard was available. It showed a sensitivity of 89.3%, a specificity of 100%, a diagnostic accuracy of 93.2%, a positive predictive value of 100% and a negative predictive value of 84.2% in the event of pelvic lesions. No analyzed variable was associated with the performance indices. Finally, the randomized clinical trial showed that the 25G standard (25S) FNA needle was noninferior to the 25P FNB needle for diagnosing pancreatic cancer, cellularity or the presence of blood. Conclusion: We can say based on the meta-analysis that EUS-FNB generally provides better diagnostic yield for cancerous pancreatic lesions compared to EUS-FNA. On the other hand, this advantage of FNB could not be observed for small gauge needles. Moreover, the diagnostic yield of the 25S needle (FNA) was not inferior to the 25P needle (FNB) for the diagnosis of cancerous pancreatic lesions in our clinical trial. With regard to pelvic lesions, PEUS-FNA seems to be a safe and effective means of investigation.
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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 | 0,035 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».