Placental Molar Disease
Notice bibliographique
Résumé
The molecular cytogenetic analysis of specimens (genotyping) suspicious for hydatidiform mole (HM) significantly improves diagnostic accuracy over histopathology and immunohistochemical analysis alone, particularly in the classification of partial mole. However, the implementation of this advance in diagnostics has been slow. This study sought to identify the major benefit and potential barriers to the adoption of genotyping. A pilot Placental Molar Diagnostic (PMD) Service was established combining histopathology, p57 immunohistochemistry, and molecular genotyping analysis for both in-house and referred-in cases suspicious for HM or with a preliminary diagnosis of HM. A retrospective analysis of 117 cases received in the first 16 mo was conducted to identify the utility of the PMD Service and factors or barriers which precluded optimal results. A final diagnosis of HM was made in 73 cases (37 complete HMs and 36 partial HMs). The remaining 44 cases were hydropic abortuses. Three potential barriers were identified that could lead to less than optimal results from a PMD Service: prevalence of noninformative genotyping, lack of any available or appropriate paraffin blocks, and inappropriate deferral of genotyping. The major utility of this pilot PMD Service was to increase the specificity of a diagnosis of HM, and avoid unnecessary clinical follow-up in 37% of cases with an initial suspicion or diagnosis of HM. Measures can be undertaken to address potential barriers to the implementation of a comprehensive placental diagnostic platform. Underutilization of molecular genotyping in the diagnosis of HM likely leads to inappropriate management and "downstream" costs in a significant proportion of patients suspected of having HM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».