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Enregistrement W2781647923 · doi:10.1111/pin.12621

Gastrointestinal follicular lymphoma: Current knowledge and future challenges

2018· review· en· W2781647923 sur OpenAlexaff
Katsuyoshi Takata, Tomoko Miyata‐Takata, Yasuharu Sato, Masaya Iwamuro, Hiroyuki Okada, Akira Tari, Tadashi Yoshino

Notice bibliographique

RevuePathology International · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyDuodenumLymphomaFollicular lymphomaGastrointestinal tractCD99ImmunophenotypingMedicineBiologyImmunohistochemistryInternal medicineAntigenImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gastrointestinal (GI) tract is the most commonly involved site of extranodal follicular lymphoma (FL). GI-FL shows very indolent clinical behavior and localized at GI tract without any progression or transformation compared to nodal FL. The most frequently involved site of the GI tract was the duodenum followed by the jejunum and ileum, and only 15% of FL arising in the second part of the duodenum were localized there without scattered very small daughter lesions in other GI tract examined by double-balloon endoscopy. The typical macroscopic appearance of GI-FL was multiple white nodules. Microscopically, neoplastic cells were small- to medium-sized lymphoid cells and formed neoplastic follicles. Most of the cases (>95%) were histologically Grade 1 to 2 (low grade). Several pathological and molecular characteristics were seen in GI-FL (especially duodenal FL) compared with nodal FL: immunoglobulin heavy chain deviation to VH4 and VH5; memory B-cell immunophenotype; and molecular features shared by mucosa-associated lymphoid tissue lymphoma. Considering the pathological and molecular uniqueness of this disease, GI-FL should be separately managed from nodal FL.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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