Quality Evaluation of Cone Biopsy Specimens Obtained by Large Loop Excision of the Transformation Zone
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Large loop excision of the transformation zone (LLETZ) has been used for the diagnosis and treatment of precancerous cervical lesions, and it is the first choice of treatment in the majority of cervical pathology services. The aim of this study was to evaluate the presence of thermal artifacts, the need for serial sections, the percentage of clear and involved resection margins and the relationship between endocervical gland involvement and the severity of the lesion in samples resected using LLETZ. METHODS: A retrospective study was performed at Santa Casa de Misericordia School of Science (HSCMV), Vitoria, Espirito Santo, Brazil with a sample of 52 histopathology slides from patients submitted to conization because of abnormal cytology findings and a biopsy result of cervical intraepithelial neoplasia (CIN) 2, CIN 3 and adenocarcinoma in situ. Statistical analysis was performed using Student's t-test. RESULTS: Serial sections were required to confirm diagnosis in four of 52 cases. Thermal artifacts were present in all cases, with grade I being the most common (94.2% of cases). Clear margins were found in 96.2% of cases. No association was found between glandular involvement and CIN 1 (P > 0.05); however, there was an association with CIN 2 and CIN 3 (P < 0.05). CONCLUSION: The amount of excised tissue was sufficient, thermal artifacts were slight, resection margins were clear in most of cases, and a possible association was found between glandular involvement and the severity of the lesion.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».