Evaluation of NinePoint Medical’s Nvision VLE device for gastrointestinal applications
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The incidence of esophageal adenocarcinoma (EAC) has increased over the last few decades. With a known precursor lesion, Barrett's esophagus, this remains a target for screening and surveillance with the goal of detecting and providing curative treatment for early neoplasia. Areas covered: Current surveillance techniques rely on white light endoscopy and random tissue sampling which is time consuming, costly and prone to sampling error. Volumetric laser endomicroscopy (VLE), a second-generation optical coherence technology, has emerged as an advanced imaging modality with the potential to improve dysplasia detection, surveillance and subsequently prevent esophageal adenocarcinoma. This review will focus on the use of VLE for advanced imaging of Barrett's esophagus and summarize its current and potential uses elsewhere in the GI tract. Expert commentary: NinePoint's VLE imaging device enables imaging of large segments of BE facilitating identification of luminal and subsurface abnormalities that may have otherwise been missed. Its diagnostic accuracy is improving and laser-marking system adds the capacity for accurate VLE-histologic correlation. With the adoption of dysplasia scoring systems that utilize very few VLE imaging features, inexperienced endoscopists will likely be able to pick out areas concerning for dysplasia to target therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».