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Enregistrement W2330023517 · doi:10.1055/s-0035-1544642

EBUS-TBNA Proben lassen sich ohne Verlust der diagnostischen Genauigkeit für zytologische und molekulare Analysen teilen

2015· article· de· W2330023517 sur OpenAlexaff
Filiz Özkan, Lutz Freitag, Dirk Theegarten, Wolfgang Hohenforst‐Schmidt, AM Khan, Kaid Darwiche

Notice bibliographique

RevuePneumologie · 2015
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hintergrund: Die endobronchiale ultraschall-gestützte transbronchiale Nadelaspiration (EBUS-TBNA) ist eine gängige Methode zum mediastinalen Lymphknotenstaging bei Patienten mit Lungenkarzinom. In den letzten Jahren nehmen molekulare Analysen wie z.B. EGFR-Rezeptor-Mutationsanalysen an EBUS-TBNA Proben zu. In der regulären pathologischen Probenaufarbeitung erfolgen zytologische, histopathologische und immunhistochemische Untersuchungen nacheinander, gegebenenfalls wird eine molekulare Analyse nachgestellt. Bis zum Erhalt des molekularen Analyseergebnisses vergeht daher viel Zeit, zudem werden RNA- und DNA-Qualität und -Quantität durch die Formalinfixierung verringert. Ziel der Studie: Ziel dieser Studie war herauszufinden, ob EBUS-TBNA Proben ohne Verlust der diagnostischen Genauigkeit, um parallel zur histopathologischen Befundung für molekulare Analysen an DNA und RNA genutzt zu werden, geteilt werden können. Materialien und Methoden: Wir haben 249 EBUS-TBNA Proben von 88 Patienten (66 männlich, 22 weiblich) auf Objektträgern mit 1 ml NaCl 0,9% gesammelt und händisch in zwei Hälften geteilt. Eine Hälfte wurde zur pathologischen Untersuchung genutzt, die andere, bevor sie in experimentellem Ansatz zur molekularen Diagnostik verwendet wurde, bei -80°C gelagert. Ergebnisse: Sensitivität (96,6%), Spezifität (100%) und Genauigkeit (97,6%) der pathologischen Diagnostik wurden nicht durch die Probenteilung beeinflusst. An der zweiten Probenhälfte, die zum Erhalt der DNA- und RNA-Qualität und Quantität bei -80°C gelagert wurde, ließen sich molekulare Analysen erfolgreich durchführen. Die separate Aufbereitung des Probenmaterials ermöglicht, molekulare und pathologische Diagnostik parallel durchzuführen. Zusammenfassung: Es ist möglich EBUS-TBNA Proben ohne diagnostische Sicherheit einzubüßen zur zytologischen Befundung und zur molekularen Analyse zu teilen. Durch separate Aufarbeitung beider Probenteile wird Zeit gespart und RNA- und DNA-Qualität und -Quantität werden erhalten.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2015
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