Correlations between unsatisfactory colposcopy, cytology, and biopsy in patients with cervical abnormalities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The main purpose of this study is to review the clinical features of negative loop electrosurgical procedure(LEEP)-cones, in order to lower their rate. METHODS: Some 162 patients with LEEP-cones were reviewed. Control cytology,satisfactory-unsatisfactory colposcopy, biopsies and endocervical curettage (ECC) were compared to the presence or absence of cone pathology. Statistical analysis, t -tests and Pearson x2 tests were performed, with a significance level of p<0.05. RESULTS: Negative cones are associated with unsatisfactory colposcopy in 47/60 cases (78.3%) compared to 13/60(21.8%) for satisfactory colposcopy (p=0.011). Unsatisfactory colposcopy is associated with a negative ECC in 53/74(71.6%) cases, compared to 21/74 (28.4%) for satisfactory colposcopy (p=0.024). Finally, negative ECC are associated with negative cones in 32/41 (78%) compared to 9/41 (22%) for positive ECC (p=0.002). CONCLUSIONS: Low grade cytology, CIN1 biopsies and ECC should be followed for at least 1 year. This results in a lowering of cone negativity from 60/162(37%) to 32/162 (19.8%).
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».