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Enregistrement W1965456333 · doi:10.2310/7070.2002.19153

Optimal Biopsy Techniques in the Diagnosis of Primary Ciliary Dyskinesia

2002· article· en· W1965456333 sur OpenAlexaffvenueabout
Johnna MacCormick, Ian Robb, Blair Carpenter

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Otolaryngology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary ciliary dyskinesiaBiopsyBronchoscopyNoseSampling (signal processing)CiliumSurgeryRadiologyBronchiectasisInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Adequate biopsy specimens that clearly demonstrate cilia, and therefore enable the determination of the presence or absence of primary cilia dyskinesia, may be difficult to obtain. This study is an attempt to identify the optimal sampling technique to best examine respiratory tract cilia. DESIGN: A prospective comparison of the four sampling techniques was carried out: nasal brushing, nasal biopsy, bronchial brushing, and tracheal biopsy. SETTING: Tertiary care pediatric hospital: Children's Hospital of Eastern Ontario. METHODS: Ten consecutive patients booked for bronchoscopy and tracheal biopsy underwent all four procedures. Specimens were examined under light microscopy for an assessment of quality. RESULTS: The nasal brushing and tracheal biopsy specimens provide superior quality (p = .22); however, nasal brushing is more cost efficient. Nasal biopsy samples frequently are metaplastic and therefore are inferior to nasal brushing samples (p = .02). CONCLUSION: With equal efficiency demonstrated, the reduction in potential morbidity and health care costs suggests nasal brushings to be the optimal initial investigation for primary ciliary dyskinesia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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