Prevalencia de lesión escamosa intraepitelial de cérvix en pacientes con diagnóstico citológico de atipia escamosa de significado indeterminado (ASCUS), en una institución de complejidad media en Bogotá, Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: describir los hallazgos colposcópicos e histopatológicos de pacientes con diagnóstico citológico de atipias de células escamosas de significado indeterminado (ASCUS).Materiales y métodos: estudio de corte transversal entre febrero del 2003 y abril del 2005, en mujeres con diagnóstico citológico de ASCUS, en el Hospital Universitario de la Samaritana. Se evaluaron antecedentes ginecobstétricos y datos poblacionales de cada paciente con el programa estadístico SSPS 10.0Resultados: se analizaron 339 mujeres con una edad promedio de 39 años. Por colposcopia se diagnosticó un 37,8% de lesión escamosa intraepitelial de bajo grado (LEI BG) y un 10,9% de lesión escamosa intraepitelial de alto grado (LEI AG). En el diagnóstico por histopatología se detectó infección por virus del papiloma humano (VPH) en el 29,5% de los casos, LEI BG en el 15% y LEI AG en el 10,3%. Se encontró carcinoma (CA) invasivo en el 0,6% de los casos.Conclusión: en pacientes con ASCUS se encuentra una prevalencia importante de lesiones preneoplásicas que ameritan estudio colposcópico para impactar la mortalidad por esta patología.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».