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Enregistrement W2151509613 · doi:10.1309/ajcp9x8ozbeiqvvi

Cytopathologic Detection of Circulating Tumor Cells Using the Isolation by Size of Epithelial Tumor Cell Method

2010· article· en· W2151509613 sur OpenAlexaff
Véronique Hofman, Marius Ilié, Christelle Bonnetaud, Éric Selva, Élodie Long-Mira, Thierry Jo Molina, J Vignaud, Jean François Fléjou, Sylvie Lantuéjoul, Éric Piaton, Catherine Butori, Nathalie Mourad, M. Poudenx, Philippe Bahadoran, Stéphanie Sibon, N. Guevara, J. Santini, Nicolas Vénissac, Jérôme Mouroux, Philippe Vielh, Paul Hofman

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesInstitut Gustave-RoussyCentre Hospitalier Universitaire de NiceInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésCirculating tumor cellPathologyMedicineMalignant cellsCellInternal medicineCancerBiologyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Detection of circulating tumor cells (CTCs) morphologically may be a promising new approach in clinical oncology. We tested the reliability of a cytomorphologic approach to identify CTCs: 808 blood samples from patients with benign and malignant diseases and healthy volunteers were examined using the isolation by size of epithelial tumor cell (ISET) method. Cells having nonhematologic features (so-called circulating nonhematologic cells [CNHCs]) were classified into 3 categories: CNHCs with malignant features, CNHCs with uncertain malignant features, and CNHCs with benign features. CNHCs were found in 11.1% and 48.9% of patients with nonmalignant and malignant pathologies, respectively (P < .001). CNHCs with malignant features were observed in 5.3% and in 43.1% of patients with nonmalignant and malignant pathologies, respectively. Cytopathologic identification of CTCs using the ISET method represents a promising field for cytopathologists. The possibility of false-positive diagnosis stresses the need for using ancillary methods to improve this approach.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations128
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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