Validation of novel optical imaging technologies: the pathologists’ view
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Noninvasive optical imaging technology has the potential to improve the accuracy of disease detection and predict treatment response. Pathology provides the critical link between the biological basis of an image or spectral signature and clinical outcomes obtained through optical imaging. The validation of optical images and spectra requires both morphologic diagnosis from histopathology and parametric analysis of tissue features above and beyond the declared pathologic "diagnosis." Enhancement of optical imaging modalities with exogenously applied biomarkers also requires validation of the biological basis for molecular contrast. For an optical diagnostic or prognostic technology to be useful, it must be clinically important, independently informative, and of demonstrated beneficial value to patient care. Its usage must be standardized with regard to methods, interpretation, reproducibility, and reporting, in which the pathologist plays a key role. By providing insight into disease pathobiology, interpretive or quantitative analysis of tissue material, and expertise in molecular diagnosis, the pathologist should be an integral part of any team that is validating novel optical imaging modalities. This review will consider (1) the selection of validation biomarkers; (2) standardization in tissue processing, diagnosis, reporting, and quantitative analysis; (3) the role of the pathologist in study design; and (4) reference standards, controls, and interobserver variability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle