Flow cytometry immunophenotyping in integrated diagnostics of patients with newly diagnosed cytopenia: one tube 10‐color 14‐antibody screening panel and 3‐tube extensive panel for detection of<scp>MDS</scp>‐related features
Notice bibliographique
Résumé
Acute leukemia, myelodysplastic syndromes (MDS), myeloproliferative neoplasms and lymphomas are the most prevalent diagnoses in adults presenting with new onset cytopenia. Here, we describe two 10-color panels of surface markers (screening and comprehensive panel) applied at the Flow Cytometry Laboratory, University Health Network, Toronto, ON, Canada. A 10-color flow cytometry is applied using the stain-lyse-wash sample preparation method. In patients with <10% blasts and no clear involvement by hematological malignancy based on cytomorphological evaluation of bone marrow (BM) smear, the recently published one-tube 10-color 14-antibody screening panel is applied. This panel allows detection of major B- and T-cell abnormalities, enumeration of cells in blast region (CD45 dim), and gives insight into myeloid BM compartment, including calculation of four-parameter score for MDS-related abnormalities. In patients who present with ≥10 - <20% blasts in blood or BM smears, a comprehensive three-tube panel of surface markers is used up front. The analysis is focused on the detection of abnormal antigen expression patterns not seen in normal/reactive BM, according to the guidelines developed by International/European LeukemiaNet Working Group for Flow Cytometry in MDS. In patients with ≥20% blasts, an additional tube is added to allow the detection of cytoplasmic markers necessary to diagnose mixed phenotype acute leukemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».