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Enregistrement W2020068656 · doi:10.1080/10520290902853412

AgNOR technique could be useful for differential diagnosis of squamous carcinomatous cells and atypical cells related to human papillomavirus in cervical smears

2009· article· en· W2020068656 sur OpenAlexaboutno aff
LA Palaoro, Adriana Esther Rocher

Notice bibliographique

RevueBiotechnic & Histochemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyAtypiaCervixNucleolus organizer regionNuclear atypiaNucleolar Organizer RegionMedicineBiologyCancerImmunohistochemistryInternal medicineCytoplasmNucleolus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human papillomavirus (HPV)-associated effect can mimic invasive squamous cell carcinoma. Measurements of the argyrophilic nucleolar organizer region (AgNOR) area of cells from smears with HPV infection of the cervix with marked atypia were carried out to differentiate this pathology from keratinizing carcinomas. After destaining, the smears were incubated in the dark for 25 min with a mixture of silver nitrate and gelatin in formic acid. After washing with deionized water and sodium thiosulfate, the slides were dehydrated and mounted with Canada balsam. The average AgNOR area was determined by image cytometry using the immersion oil objective and selecting 100 cells in each smear. Twenty-three patients with a mean AgNOR area of 1.32 microm(2) among their samples showed normal colposcopies and cervical smears after 18 months. In four patients, whose samples were diagnosed as atypical squamous cells of undetermined significance with viral atypia, the average AgNOR area was 7.70 microm(2); biopsies showed keratinizing squamous carcinomas in three of these cases and moderately differentiated squamous carcinoma in one of them. We propose a cutoff of 2.2 microm(2) for the AgNOR area of cells from smears with HPV infection of the cervix with marked atypia to differentiate this group from keratinizing carcinomas.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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