The Reliability of Lymphoma Diagnosis in Small Tissue Samples Is Heavily Influenced by Lymphoma Subtype
Notice bibliographique
Résumé
A specific pathologic diagnosis is important in malignant lymphoma because the diverse disease subtypes require tailored approaches to clinical management. Reliance on small samples obtained with cutting needles has been advocated as a less invasive alternative to using larger, excised samples. Although published studies have demonstrated the safety and apparent sufficiency of this approach in informing clinical care, none have systematically determined the accuracy of pathologic lymphoma subtyping based on very small samples. We used a tissue microarray representing 67 cases of malignant lymphoma and 17 samples of nonneoplastic lymphoid tissue to model lymphoma diagnosis in small samples. Overall, 73.8% of the cases were diagnosed with a level of confidence deemed sufficient for directing clinical management; 85.9% of these diagnoses were accurate. Small cell lymphomas with highly distinctive immunophenotypes, including small lymphocytic, mantle cell, and T-lymphoblastic lymphoma, were recognized most consistently and accurately in the small samples. In contrast, follicular lymphoma and marginal zone lymphoma were especially difficult. Our results indicate that the reliability of lymphoma diagnoses based on small samples is heavily influenced by lymphoma subtype.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».