Usefulness of Discarded Vitreous Samples from Routine Vitrectomy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To describe the histopathological features of vitreous samples obtained after vitrectomy surgery from diabetic and nondiabetic patients. Methods. Vitreous specimens from 137 patients who underwent vitrectomy for different clinical conditions were analysed. All samples were centrifuged and each resulting pellet was fixed and processed as part of routine paraffin section histopathology. The histopathological features were categorized in a semiquantitative fashion. The samples from diabetic and nondiabetic patients were compared. Results. The 125 included patients (58 diabetic, 60% males) were aged 64.2 ± 13.9 years. The presence of hemorrhage, inflammatory cells, and histiocytes was significantly higher in the diabetic group (P < 0.001, P = 0.028, and P = 0.016, resp.), showing more vessels (P < 0.001) and ghost vessels (P = 0.049). The presence of inflammatory cells was the feature with the highest sensitivity for detecting diabetes mellitus (98%) and also the highest negative predictive value (89%). In the multivariate analysis, three variables emerged as independent significant predictors of diabetes in vitrectomy samples: hemorrhage, endothelial-lined vessels, and age (P < 0.001, P < 0.001, and P = 0.019, resp.). Conclusions. Different histopathological features can be found in vitreous samples from diabetic patients. Analysis of vitrectomy samples may serve as a tool for diabetes management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».