흉막경 검사를 받는 환자의 악성 흉막 삼출 진단에서 흉막 접촉 준비의 신속한 현장 평가

실험적: 관찰(흉막경 검사, 의료 차트 검토)

환자는 pleuroscopy를 사용하여 폐 내막의 생검을 받습니다. 환자의 의료 차트도 검토됩니다.

절차: 생검

생검을 받다

다른 이름들:

• 비엑스

다른: 의료 차트 검토

의료 차트 검토

다른 이름들:

• 차트 검토

절차: 흉강경

흉막경 검사를 받다

악성 종양 예측을 위한 접촉 준비(프렙)의 신속 현장 평가(ROSE)의 특이성

평균 또는 비율에 대한 95% 신뢰 구간(CI)과 함께 기술 통계(예: 빈도, 범위, 평균, 중앙값, 비율 및 표준 편차[SD])가 관심 측정에 대해 계산됩니다. 특이성은 진음성(TN)을 (TN + 위양성[FP])으로 나눈 값으로 정의됩니다. 높은 악성 가능성은 종양이 존재하는 적절한 조직으로 정의됩니다. 낮은 악성 가능성은 종양이 없는 적절한 조직으로 정의됩니다. 불확실한 악성 종양의 확률은 비정형 세포가 존재하지만 ROSE에 대한 결정적인 진단에는 부적합한 것으로 정의됩니다. 터치 프렙에서 발견되는 불확실한 악성 가능성(비정형 세포 범주)을 악성 빈에 대한 낮은 확률로 축소하고 육안 평가에서 악성 종양의 불확실한 확률을 낮은 악성 가능성으로 축소합니다.

악성 종양 예측을 위한 프렙의 ROSE 민감도

평균 또는 비율에 대한 95% CI와 함께 기술 통계(예: 빈도, 범위, 평균, 중앙값, 비율 및 SD)가 관심 측정에 대해 계산됩니다. 민감도는 진양성(TP)을 (TP + 위음성[FN])으로 나눈 값으로 정의됩니다. 높은 악성 가능성은 종양이 존재하는 적절한 조직으로 정의됩니다. 낮은 악성 가능성은 종양이 없는 적절한 조직으로 정의됩니다. 불확실한 악성 종양의 확률은 비정형 세포가 존재하지만 ROSE에 대한 결정적인 진단에는 부적합한 것으로 정의됩니다. 터치 프렙에서 발견되는 불확실한 악성 가능성(비정형 세포 범주)을 악성 빈에 대한 낮은 확률로 축소하고 육안 평가에서 악성 종양의 불확실한 확률을 낮은 악성 가능성으로 축소합니다.

악성 예측을 위한 흉막의 육안 평가의 특이성

평균 또는 비율에 대한 95% CI와 함께 기술 통계(예: 빈도, 범위, 평균, 중앙값, 비율 및 SD)가 관심 측정에 대해 계산됩니다. 특이성은 TN을 (TN + FP)로 나눈 값으로 정의됩니다. 높은 악성 가능성은 스터딩, 정수리 또는 내장 종괴 또는 결절의 존재 또는 악성과 일치하는 비정상 조직 침전물과 같은 이상 존재로 정의됩니다. 낮은 확률은 이상이 없거나 화농성, 섬유소-화농성 흉막액 또는 정수리 및/또는 내장 흉막 염증 또는 비후가 있는 것으로 정의됩니다. 불확정 확률은 흉막의 염증이나 유착과 같이 확실하게 악성을 포함하거나 배제할 수 없지만 중재자가 위 범주 중 하나로 분류할 수 없는 소견으로 정의됩니다. 육안 평가에서 불확실한 악성 가능성을 낮은 악성 가능성으로 축소합니다.

악성 예측을 위한 흉막의 육안 평가 민감도

평균 또는 비율에 대한 95% CI와 함께 기술 통계(예: 빈도, 범위, 평균, 중앙값, 비율 및 SD)가 관심 측정에 대해 계산됩니다. 민감도는 TP를 (TP + FN)으로 나눈 값으로 정의됩니다. 높은 악성 가능성은 스터딩, 정수리 또는 내장 종괴 또는 결절의 존재 또는 악성과 일치하는 비정상 조직 침전물과 같은 이상 존재로 정의됩니다. 낮은 확률은 이상이 없거나 화농성, 섬유소-화농성 흉막액 또는 정수리 및/또는 내장 흉막 염증 또는 비후가 있는 것으로 정의됩니다. 불확정 확률은 흉막의 염증이나 유착과 같이 확실하게 악성을 포함하거나 배제할 수 없지만 중재자가 위 범주 중 하나로 분류할 수 없는 소견으로 정의됩니다. 육안 평가에서 불확실한 악성 가능성을 낮은 악성 가능성으로 축소합니다.

모든 환자의 양성예측도(PPV)

PPV는 TP를 (TP + FP)로 나눈 값으로 정의됩니다. 사전 테스트 배당률은 사전 테스트 확률을 (1 - 사전 테스트 확률)로 나눈 공식을 사용하여 계산됩니다. 테스트 후 배당률은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다: 사전 테스트 배당률 곱하기 우도 비율, 사후 테스트 확률은 다음 공식을 사용하여 계산되었습니다: 사후 테스트 배당률 나누기 (1 + 사후 테스트 배당률). 가능성 비율(LR)은 질병이 있는 환자의 결과 확률을 질병이 없는 환자의 동일한 결과 확률로 나누어 계산합니다.

모든 환자에 대한 음성 예측값(NPV)

NPV는 TN을 (TN + FN)으로 나눈 값으로 정의됩니다. 사전 테스트 배당률은 사전 테스트 확률을 (1 - 사전 테스트 확률)로 나눈 공식을 사용하여 계산됩니다. 테스트 후 배당률은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다: 사전 테스트 배당률 곱하기 우도 비율, 사후 테스트 확률은 다음 공식을 사용하여 계산되었습니다: 사후 테스트 배당률 나누기 (1 + 사후 테스트 배당률). LR은 질병이 있는 환자의 결과 확률을 질병이 없는 환자의 동일한 결과 확률로 나누어 계산합니다.

센터 간의 터치 준비에 대한 ROSE의 특이성

카이 제곱 및 피셔 정확 테스트를 사용하여 센터 간에 비교됩니다.

센터 간 터치 프렙에 대한 ROSE의 감도

카이 제곱 및 피셔 정확 테스트를 사용하여 센터 간에 비교됩니다.