Leukemic transformation of anaplastic large-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
A 9-year-old boy was diagnosed with stage III ALK-positive anaplastic large cell lymphoma (ALCL) with no evidence of bone marrow and central nervous system disease.Seven months later he had a normocytic anemia (hemoglobin 79 g/L), severe thrombocytopenia (platelets 15 ϫ 10 9 /L), and leukocytosis (white blood cell count 50.8 ϫ 10 9 /L).The automated differential showed neutrophils 28.5 ϫ 10 9 /L, monocytes 13.2 ϫ 10 9 /L, and "other" cells 4.6 ϫ 10 9 /L.The peripheral blood smear (shown) contained large immature cells with basophilic cytoplasm and prominent cytoplasmic vacuolation.Karyorrhexis, pyknosis, and karyolysis were also seen in the large immature cells.Red blood cell morphology showed numerous echinocytes (also known as burr cells), which were likely a consequence of renal failure (creatinine 162M, urea 12.9mM).Flow cytometric immunophenoptyping on the peripheral blood showed that 55% of the cells expressed CD30, HLA-DR, and partial CD13.The cells expressing bright CD30 also expressed CD25.A diagnosis of leukemic transformation of ALCL was made.Microscopic review of the peripheral smear clarified the "automated differential" that was inaccurately reported.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».