Hematopathology Approaches to Diagnosis and Prognosis of Indolent B-Cell Lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
The advent of new technologies has contributed to improvements in the diagnosis and classification of the non-Hodgkin lymphomas (NHL). Use of a more extensive test menu of paraffin active monoclonal antibodies for immunohistochemistry, molecular cytogenetic studies including standard cytogenetics, multi-color fluorescence in-situ hybridization (FISH), polymerase chain reaction and locus-specific FISH, as well as developments in high-resolution techniques including microarray gene expression profiling and array comparative genomic hybridization (CGH) allow more accurate diagnosis and precise definition of biomarkers of value in risk stratification. The identification of disease-specific gene lists resulting from expression profiling provides a number of potential protein targets that can be validated using immunohistochemistry. We will highlight how improvements in our understanding of lymphoma biology rapidly facilitate the development of new diagnostic reagents that could be used to alter clinical practice. These changing trends allow the development of new diagnostic strategies used to render accurate sub-classification of entities within the category of indolent B-cell lymphomas, including their distinction from related but more aggressive disorders, such as mantle cell lymphoma. A comprehensive understanding of the biology of these distinct lymphoid tumors will allow us to identify novel disease-related genes and should facilitate the development of improved diagnostics, outcome prediction, and personalized approaches to treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».