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Enregistrement W2795421086 · doi:10.1111/cyt.12534

Cytological preparations for molecular analysis: A review of technical procedures, advantages and limitations for referring samples for testing

2018· review· en· W2795421086 sur OpenAlexaff
Gilda da Cunha Santos, Mauro Saieg, Giancarlo Troncone, Pio Zeppa

Notice bibliographique

RevueCytopathology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical physicsData scienceComputational biologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Minimally invasive procedures such as endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration (EBUS-TBNA) must yield not only good quality and quantity of material for morphological assessment, but also an adequate sample for analysis of molecular markers to guide patients to appropriate targeted therapies. In this context, cytopathologists worldwide should be familiar with minimum requirements for refereeing cytological samples for testing. The present manuscript is a review with comprehensive description of the content of the workshop entitled Cytological preparations for molecular analysis: pre-analytical issues for EBUS TBNA, presented at the 40th European Congress of Cytopathology in Liverpool, UK. The present review emphasises the advantages and limitations of different types of cytology substrates used for molecular analysis such as archival smears, liquid-based preparations, archival cytospin preparations and FTA (Flinders Technology Associates) cards, as well as their technical requirements/features. These various types of cytological specimens can be successfully used for an extensive array of molecular studies, but the quality and quantity of extracted nucleic acids rely directly on adequate pre-analytical assessment of those samples. In this setting, cytopathologists must not only be familiar with the different types of specimens and associated technical procedures, but also correctly handle the material provided by minimally invasive procedures, ensuring that there is sufficient amount of material for a precise diagnosis and correct management of the patient through personalised care.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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