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Enregistrement W2606158190 · doi:10.1177/1177390117690140

Review of Current Applications of Immunohistochemistry in Pediatric Nonneoplastic Gastrointestinal, Hepatobiliary, and Pancreatic Lesions

2017· review· en· W2606158190 sur OpenAlexaff
Joseph de Nanassy, Dina El Demellawy

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry Insights · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal disorders and treatments
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePathologyDifferential diagnosisImmunohistochemistryGastrointestinal pathologyPediatric gastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunohistochemical (IHC) stains are widely used by pathologists for a variety of considerations in the diagnostic workup of pediatric nonneoplastic lesions in gastrointestinal (GI), hepatic, biliary, and pancreatic lesions. The pathologic changes cover a wide range and types of presentations, including inflammatory (bacterial and viral), metaplastic, posttransplant lymphoproliferative, autoimmune, metabolic, degenerative, developmental, and genetic conditions, among others. The everyday practical value of IHC stains covers primary identification, confirmation, differential, and/or exclusionary roles in the hands and eyes and minds of the practitioners. This article is intended to review and discuss the currently available IHC stains for a variety of pediatric GI, hepatobiliary, and pancreatic lesions as encountered in the day-to-day practice of pathologists and clinicians. It reflects the most recent methods and types of IHC stains with the stated aim of helping to provide a quick reference for diagnostic considerations and thereby facilitate the workup of a broad range of GI and related conditions in a pediatric population. The tables provide a handy reference on a wide range of IHC stains for commonly encountered lesions covering a variety of pediatric GI, hepatobiliary, and pancreatic conditions that are amenable to light microscopic diagnostic interpretation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,321 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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