Respiratory cytology: Differential diagnosis and pitfalls
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary cytology can be challenging and has its share of diagnostic pitfalls. Reactive atypia can occasionally be alarming, leading to diagnostic pitfall for a false-positive diagnosis of malignancy, even for experienced cytopathologists (Naryshkin and Young, Diagn Cytopathol 1993;9:89-97). In addition, cytologic preparations can show an absence of architectural clues, leading to diagnostic difficulties. Some conditions can cytologically as well as clinically and radiographically mimic malignancies, making these pitfalls even more frequent (Bedrossian et al., Lab Med 1983;14:86-95). A recent report stated that "no laboratory that aims to make definitive diagnoses in pulmonary cytology can be spared from false-positive results"(Policarpio-Nicolas and Wick, Diagn Cytopathol 2008;36:13-19). A false-positive finding could produce unnecessary treatment and morbidity, whereas false-negative diagnosis could result in delayed diagnosis and treatment. This review analyzes and illustrates cellular changes and benign entities that can mimic malignancy in respiratory cytology as well as neoplasms that could lead to a false-negative diagnosis. In addition, some specific challenging and difficult aspects in classification of pulmonary malignancies will be discussed. Guidelines and clues are presented to avoid such pitfalls.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».