Utility of nuclear morphometry in the cytologic evaluation of canine cutaneous soft tissue sarcomas
Notice bibliographique
Résumé
Cytopathologists lack reliable criteria to distinguish neoplastic from reactive spindle cells; however, with computer-based nuclear morphometry, it is now possible to more objectively and precisely quantify differences between selected populations of cells. Forty-four cutaneous soft tissue sarcomas and 5 cases of reactive spindle cell proliferations in the dog were morphometrically analyzed with regard to median and standard deviation (SD) of nuclear area, diameter (max, min, mean), radius (max, min), perimeter, and roundness. Overall, nuclei from reactive spindle cells were larger, with greater variation in nuclear size and shape. Significant differences (P < 0.05) were found for several nuclear parameters, including the median and SD of maximum diameter and radius, as well as the SD of roundness. No significant differences were found in nuclear parameters between soft tissue sarcomas divided by histologic grade, mitotic index, or tumor necrosis score. Analysis of the sources of variation indicated near-perfect intraobserver and substantial interobserver agreement. The largest source of variation was due to selection of different measurement fields, reflecting the inherent biological variation in nuclear size within the tumor cell population. The results indicate that nuclear morphometry on cytologic preparations is a reproducible method that may be able to differentiate cutaneous soft tissue sarcomas from reactive mesenchymal lesions in the dog. Further studies, including a larger number of cases, are warranted to assess repeatability of results.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».