Investigation of Laser Cervical Cone Biopsies Negative for Premalignancy or Malignancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure the rate of carbon dioxide, laser cone biopsies negative for premalignancy or malignancy and determine whether the clinical indications were appropriate or the pathology evaluations were correct. MATERIALS AND METHODS: The patient charts of 95 negative cone biopsies were reviewed by one of the authors to determine the indications for the procedure. All of the slide reviews were done by two of the authors. Following a review of the cone biopsy slides, three deeper sections of the tissue blocks were examined in specimens that were still negative or equivocal for premalignancy. Thereafter, for those still negative the preconization, referral Pap tests, and colposcopic directed tissue samples were reviewed. RESULTS: The overall negative rate of laser cone biopsy was 28% (95/341) and 68% (65/95) were done to investigate high-grade squamous intraepithelial lesions (HGSIL) (cervical intraepithelial neoplasia [CIN] 2,3). There were 25 false negative cone biopsy specimens because of misinterpretation of the original slides or discovery of pathology in additional sections. False positive reporting of some preconization Pap tests or tissue specimens as premalignant when none were seen on review likely resulted in 11 unnecessary conizations. The number of negative cones would thereby be reduced by 36 for a rate of 17% (59/341). CONCLUSIONS: The negative rate could be reduced by 11% with routine deeper sectioning of the tissue blocks of the cone biopsy specimen and improved accuracy of pathological interpretation.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».