Using quantitative tissue phenotype to assess the margins of surgical samples from a pan‐Canadian surgery study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to use quantitative tissue phenotype (QTP) to assess the surgical margins to examine if a fluorescence visualization-guided surgical approach produces a shift in the surgical field by sparing normal tissue while catching high-risk tissue. METHODS: Using our QTP to calculate the degree of nuclear chromatin abnormalities, Nuclear Phenotypic Score (NPS), we analyzed 1290 biopsy specimens taken from surgical samples of 248 patients enrolled in the Efficacy of Optically-guided Surgery in the Management of Early-staged Oral Cancer (COOLS) trial. Multiple margin specimens were collected from each surgical specimen according to the presence of fluorescence visualization alterations and the distance to the surgical margins. RESULTS: The NPS in fluorescence visualization-altered (fluorescence visualization-positive) samples was significantly higher than that in fluorescence visualization-retained (fluorescence visualization-negative) samples. There was a constant trend of decreasing NPS of margin samples from non-adjacent-fluorescence visualization margins to adjacent-fluorescence visualization margins. CONCLUSION: Our results suggested that using fluorescence visualization to guide surgery has the potential to spare more normal tissue at surgical margins.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».