Nucleolus vs Nucleus Count for Identifying Spiral Ganglion in Human Temporal Bone
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Spiral ganglion (SG) counting is used in experimental studies conducted on age-, noise-, and drug-induced sensorineural hearing loss, as well as in the assessment of cochlear implant performances. Different methods of counting have been reported, but no definite standardization of such procedure has been published. The aim of our study is to identify the best method to count human spiral ganglions (SGs). MATERIALS AND METHODS: By identification of nuclei or nucleoli as described by Schucknect, seven researchers with different experience levels counted SGs in 123 human temporal bones (TBs). Data on time of post-mortem bone removal post-mortem, methods of specimen's fixation, decalcification, and coloration were collected to test their possible influence on human tissue. Percentage, two-tailed t-test, Spearman's test, and one-way ANOVA were used to analyze the data. RESULTS: Nucleoli were identified in 61% of cases, whereas nuclei were recognized in 100% of cases (p<0.005). Nucleoli presence in all four segments in the same temporal bone (TB) was observed in 69 cases (92%), whereas nuclei were identified in all four segments in 103 cases (83.7%) (p<0.001). The junior investigators requested a double check by the seniors in 25 (20.3%) cases for identifying and counting nucleoli, whereas the senior researchers showed no doubts in their identification and count. The only parameter positively affecting nucleoli identification in tissue preparation was bone removal for <12 h with respect to longer post-mortem time (p<0.001). CONCLUSION: We suggest counting nuclei, rather than nucleoli, for spiral ganglion computation because of easier recognition of nuclei, especially in case of investigator's limited experience.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».