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Enregistrement W2587009144

Importance of bone marrow examination in cases of pancytopenia: A morphological study.

2016· article· en· W2587009144 sur OpenAlexaff
Rumpa Das, Gorakh Nath

Notice bibliographique

RevueAnnals of Pathology and Laboratory Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematological disorders and diagnostics
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancytopeniaMedicineBone marrowAplastic anemiaMegaloblastic anemiaBone marrow examinationBiopsyPathologyAnemiaInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pancytopenia is a pathological manifestation resulting from various disease processes affecting the bone marrow. Therefore, bone marrow examination is an important diagnostic tool to evaluate the underlying causes of pancytopenia. Methods: Present study was done in 64 cases fulfilling the criteria of pancytopenia over a period of two years. Bone marrow examination including bone marrow aspiration and bone marrow biopsy (only in cases of dry tap on aspiration) was performed in all the cases and morphological study along with cytochemical staining was done. The findings were correlated with peripheral blood examination. Diagnostic value of bone marrow examination in cases of pancytopenia was established. Result: 61 out of 64 cases were successfully diagnosed with the morphological examination of bone marrow. The most common cause of pancytopenia in the present study was megaloblastic anemia (57.81%) followed by aplastic anemia (18.75%) and acute leukemia (9.37%). Other causes of pancytopenia were dimorphic anemia due to mixed deficiency, lymphoma, multiple myeloma, infectious disease and storage disease. The diagnostic value of bone marrow examination in cases of pancytopenia in the present study was 95.31%. Conclusion: Morphological examination of bone marrow is an extremely helpful and specific diagnostic tool in cases of pancytopenia. Bone marrow aspiration and biopsy complement each other but diagnosis can solely be made in most of the cases by examining only the bone marrow aspiration smears.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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