MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2119238930 · doi:10.1177/104063870001200401

The Histologic Classification of 602 Cases of Feline Lymphoproliferative Disease using the National Cancer Institute Working Formulation

2000· article· en· W2119238930 sur OpenAlexaff
V. E. Valli, Robert M. J. Jacobs, AIan M. Norris, C. Guillermo Couto, Wallace B. Morrison, Dudley L. McCaw, S. M. Cotter, Gregory K. Ogilvie, Antony S. Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Diagnostic Investigation · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyMedicineLeukemiaLymphomaCancerNecrosisBiopsyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Case information and histologic slides for 688 admissions of feline tissues from 12 veterinary institutions were assembled and reviewed to determine tissues obtained by biopsy or necropsy, age and sex of cat, tumor topography, feline leukemia viral antigen status, histologic frequency of mitoses, diagnosis, presence of necrosis, and presence and degree of sclerosis. Histologic sections were examined to place the lesions in one of the diagnostic categories of the National Cancer Institute working formulation (NCI WF) for lymphomas or lymphoid leukemia. Correlations between the various factors determined were tested using contingency tables and chi-square analysis to provide a statistical comparison between the levels of observations determined by case examination with the numbers expected from chance alone. Significant correlations (P < or = 0.05) were found between diagnosis and tumor topography, the frequency of mitoses, necrosis, sclerosis, and age, between mitoses and necrosis, topography, age, and feline leukemia viral infection status, between topography and necrosis and age, and between leukemia viral status and age. Significant correlations between diagnosis and tumor topography included a greater than expected number of cases of acute and chronic lymphoid leukemia and multicentric distribution of tumor. Small cell lymphomas were more frequent than expected in enteric and cutaneous areas and less frequent than expected in mediastinal, renal, and multicentric areas. In contrast, the high-grade small noncleaved type of lymphomas was found significantly more frequently than expected in the mediastinum and less frequently than expected in enteric tissues. In comparing diagnosis and frequency of mitoses, the lymphomas classified as low grade by the NCI WF were significantly more frequent than expected in the lower categories (0-2/100x) of mitoses, and those classified as high-grade lymphomas were more frequent than expected in the higher categories (4-8/1OOx) of mitoses. In comparing diagnosis and sclerosis, diffuse sclerosis was more frequent than expected for the intermediate grade lymphomas of mixed cell type and for the high-grade lymphomas of the immunoblastic polymorphous type. In comparing diagnosis and locally extensive necrosis, this feature was more frequently observed than expected for cases of intermediate grade lymphoma of the small-cleaved cell category and for the high-grade lymphoma of the immunoblastic cell type. In comparing mitoses and necrosis, the lower grade lymphomas were, in general, characterized by a lower frequency of mitoses and a lower incidence of necrosis then would be expected from chance alone. In contrast, the higher grade lymphomas were characterized by more frequent mitoses and a higher incidence of necrosis. In tests comparing mitoses and tumor topography, lymphomas of the alimentary tract were more frequently observed than expected in the category with the lowest level of mitoses (0-1/100x), whereas lymphomas of the mediastinum and kidney were more frequently observed than expected in the categories with a higher level (4-20/ 100x) of mitoses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,230
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations142
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Veterinary Diagnostic InvestigationMême sujetVeterinary Oncology ResearchTravaux en français237 207