Preanalytic specimen triage: Smears, cell blocks, cytospin preparations, transport media, and cytobanking
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With increasing requests for the evaluation of prognostic and predictive molecular biomarkers, great attention must be paid to the preanalytical issues regarding sample quality and DNA/RNA yield from all different types of cytological preparations. The objectives of this review were: 1) to provide an update regarding the importance of specimen triage as well as specimen handling and collection; 2) to discuss the different cell preparations that can be used for molecular testing, their advantages and limitations; and 3) to highlight the strategies for biobanking cytology samples. Good-quality DNA/RNA can be harvested from fresh cells in cell suspensions, formalin-fixed paraffin-embedded cell blocks, archival stained smears, archival unstained cytospin preparations, liquid-based cytology slides, FTA cards, and cryopreserved cells. In contrast to formalin-fixed paraffin-embedded tissue specimens (small biopsies and surgical resections), the multitude of types of sample preparations as well as the diversity in sample collection and processing procedures make cytology an ideal specimen for most genomic platforms, with less DNA and RNA degradation and a purer sample, usually with a higher concentration of tumor cells. The broad incorporation of cytological specimens into clinical practice. A should increase the number of samples potentially available for molecular tests and avoid repeat invasive procedures for tissue procurement, thereby increasing patient safety. In this context, it is of utmost importance that cytopathologists become familiar with the variables that can affect test results and embrace the goal of excellence in sample quality. Cancer Cytopathol 2017;125(6 suppl):455-64. © 2017 American Cancer Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle