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Enregistrement W1594598895 · doi:10.1155/2005/981612

Detection of Cervical Cancer and High Grade Neoplastic Lesions by a Combination of Liquid‐Based Sampling Preparation and DNA Measurements Using Automated Image Cytometry

2005· article· en· W1594598895 sur OpenAlexaff
Xiao Rong Sun, Jian Wang, David M. Garner, Branko Palcic

Notice bibliographique

RevueAnalytical Cellular Pathology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesH2020 European Research Council
Mots-clésDNASampling (signal processing)Cervical cancerFlow cytometryLiquid-based cytologyPathologyCancerComputational biologyBiomedical engineeringCancer researchChromatographyComputer scienceChemistryBiologyMedicineMolecular biologyComputer visionInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To establish if measurements of DNA ploidy could be used to assist cytopathologists and cytotechnologists in population based cervical cancer screening programs in countries where manually reading the slides is impossible due to the lack of sufficient skilled cytotechnologists. The goal of such program is to identify only clinically significant lesions, i.e. those where a clinical intervention to remove the lesion is required immediately. STUDY DESIGN: A total of 9905 women were enrolled in the study. Cervical samples were taken with a cervix brush that was then placed into a fixative solution. The cells were separated from mucus by mechanical and chemical treatment and then deposited onto microscope slides by a cytocentrifuge. Two slides were prepared from each case; one slide was stained by Papanicolaou stain for manual cytology examination, while the other slide was stained by a DNA specific stain. The latter slide was used to determine the relative amount of DNA in the cell nuclei. RESULTS: A total of 876 women were followed by colposcopy examination where biopsies were taken from the visible lesions or from suspicious areas and histopathology diagnosed 459 as normal or benign cases, 325 as CIN1, 36 as CIN2, 25 as CIN3/CIS, and 31 as invasive cancer. Of these 876 cases, manual cytology called 655 normal or ASCUS, 197 as LSIL, 16 cases as HSIL, and 8 as cancer. DNA measurements found 704 cases having no cells with DNA greater than 5c, 98 cases where there were 1 or 2 cells having DNA amount greater than 5c, and 74 cases where there were 3 or more cells having DNA amount greater than 5c. If manual cytology were to be used to refer all cases of HSIL and cancer to colposcopy and biopsy, 23 lesions that had to be removed would have been discovered (2 CIN2, 11 CIN3/CIS, and 10 cancers), for a sensitivity of 25.0+/-5.2% at specificity of 99.9+/-0.1%. If DNA assisted cytology were to be used instead, and all cases having 3 or more cells with DNA amount greater than 5c were to be referred to colposcopy and biopsy, then 50 lesions that had to be removed would have been discovered (10 CIN2, 15 CIN3/CIS and 25 cancers) for the sensitivity of 54.3+/-6.2% at specificity of 96.9+/-0.6%. CONCLUSIONS: The study suggests that screening for high grade cervical neoplastic lesions and cervical cancer by DNA assisted cytology could be implemented with minimal use of skilled cytotechnologists, at least in those countries where it would be difficult to introduce population based screening for cervical cancer due to the lack of availability of such skilled cytotechnologists.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2005
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Résumé présentoui

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