Diagnostic implications of histological analysis of neurosurgical aspirate in addition to routine resections
Notice bibliographique
Résumé
Many neurosurgical centers use surgical aspirators to remove brain tumor tissue. The resulting aspirate consists of fragmented viable tumor, normal or tumor-infiltrated brain tissue as well as necrotic tissue, depending on the type of tumor. Typically, such fragmented aspirate material is collected but discarded and not included when making the histopathological diagnosis. Whereas the general suitability of surgical aspirate for histological diagnosis and immunohistochemical staining has been reported previously, we have systematically investigated whether the collection and histological examination of surgical aspirate has an impact on diagnosis, in particular on the tumor grading, by providing additional features. Surgical and aspirate specimens from 85 consecutive neurosurgical procedures were collected and routinely processed. Sixty-five of the 85 specimens were intrinsic brain tumors and the remainder consisted of metastatic tumors, meningiomas, schwannomas and lymphomas. Important diagnostic features seen in surgical aspirate were microvascular proliferation (n = 3), more representative necrosis (n = 2), and gemistocytic component (n = 2). In one case, microvasular proliferations were seen in the aspirate only, leading to a change of diagnosis. Collection of surgical aspirate also generates additional archival material which can be microdissected and used for tissue microarrays or for molecular studies.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».