Optical imaging of the cervix
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in fiber optics, sources and detectors, imaging, and computer-controlled instrumentation have stimulated a period of unprecedented growth in the development of photonics technologies for a wide variety of diagnostic and therapeutic clinical applications. These include the application of quantitative optical spectroscopy and imaging for the detection of precancerous lesions in the uterine cervix, a topic of interest at the Second International Conference on Cervical Cancer, which was held April 11-14, 2002. Investigators have applied the Littenberg method of emerging technology assessment to new optical methods used to detect cervical neoplasia. Currently, such technologies as fluorescence spectroscopy (the combination of fluorescence and diffuse reflectance spectroscopy), tri-modal spectroscopy, and light-scattering spectroscopy that probe the spectral characteristics of tissue are being investigated. Optical technologies that create images of subcellular structure without biopsy subsequent to pathology that currently are under investigation include in vivo confocal imaging and optical coherence tomography. Numerous small studies have demonstrated the potential of these optical technologies. What remains to be elucidated are the fundamental biophysical origins of variations in remitted optical signals between normal and dysplastic tissue. Large multicenter randomized controlled trials are needed to confirm the detection and imaging capabilities of optical technology. Furthermore, the development of contrast agents that could boost detection with these technologies is needed, and basic biologic characterization of signals should be pursued. Applying the Littenberg assessment will help ensure that superior, not simply alternative, technologies are implemented.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».