Photodiagnostic techniques for the endoscopic detection of premalignant gastrointestinal lesions
Notice bibliographique
Résumé
Considerable attention is given to the clinical diagnosis of gastrointestinal (GI) malignancies as they remain the second leading cause of cancer‐associated deaths in developed countries. Detection and intervention at an early stage of preneoplastic development significantly improve patient survival. High‐risk assessment of asymptomatic patients is currently performed by strict endoscopic surveillance biopsy protocols aimed at early detection of dysplasia and malignancy. However, poor sensitivity associated with frequent surveillance programs incorporating conventional screening tools, such as white light endoscopy and multiple random biopsy, is a significant limitation. Recent advances in biomedical optics are illuminating new ways to detect premalignant lesions of the GI tract with endoscopy. The present review presents a summary report on the newest developments in modern GI endoscopy, which are based on novel optical endoscopic techniques: fluorescence endoscopic imaging and spectroscopy, Raman spectroscopy, light scattering spectroscopy, optical coherence tomography, chromoendoscopy, confocal fluorescence endoscopy and immunofluorescence endoscopy. Relying on the interaction of light with tissue, these ‘state‐of‐the‐art’ techniques potentially offer an improved strategy for diagnosis of early mucosal lesions by facilitating targeted excisional biopsies. Furthermore, the prospects of real‐time ‘optical biopsy’ and improved staging of lesions may significantly enhance the endoscopist's ability to detect subtle preneoplastic mucosal changes and lead to curative endoscopic ablation of these lesions. Such advancements within this specialty will be rewarded in the long term with improved patient survival and quality of life.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».