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Enregistrement W2955598045 · doi:10.31557/apjcp.2019.20.6.1773

Clinicopathologic Features of Colorectal Polyps in Shahid Beheshti University of Medical Sciences (SBMU)

2019· article· en· W2955598045 sur OpenAlexaff
Mahsa Ahadi, Behrang Kazemi Nejad, Zeinab Kishani Farahani, Tahmineh Mollasharifi, Elena Jamali, Hamid Mohaghegh Shalmani, Arash Dehgan, Maliheh Saberi Afsharian, Amir Sadeghi, Abolfazl Movafagh, Roxana Boran, Azadeh Rakhshan, Arsham Moradi, Mohammad Hassan Heidari, Afshin Moradi

Notice bibliographique

RevueAsian Pacific Journal of Cancer Prevention · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperplastic PolypInternal medicineOdds ratioShahidGastroenterologyConfidence intervalColorectal PolypColonoscopyColorectal cancerMedical recordLogistic regressionRetrospective cohort studyAdenomatous polypsDemographicsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This study was designed to report epidemiologic findings of polyps in Iranian patients, and predict histology of polyp regarding to demographic and colonoscopic findings. Background: Classification of colorectal polyps had been revised in the past two decades and there is a need for polyp categorization in the Iranian Health System. Patients and methods: In this retrospective study, the medical records of patients with colonoscopic diagnosis of polyp in pathology departments of SBMU affiliated teaching hospitals were reviewed. Patient’s slides evaluated and demographics findings were assessed. The anatomical location, macroscopic appearance including size and histological assessment of all polyps were recorded. Results: From total number of 1106 polyps (detected in 862 patients), adenomatous polyps (638 [57.7%]) were the most prevalent findings, followed by colon mucosal tag (184[16.6%]), hyperplastic and serrated polyps (122[11%]), inflammatory polyps (110[9.9%]), hamartomatous (21[1.9%]), and malignant lesions (13[1.2%]). Multivariate logistic regression showed age (each one year increasing age; odds ratio [OR] = 1.026, 95%confidence interval [CI] = 1.016–1.036, p < 0.0001), location of polyp (right colon; OR = 1.905, 95%CI = 1.366–2.656, p < 0.0001), and polyp size of 5-10 mm (OR = 1.662, 95%CI = 1.214–2.276, p = 0.002), and polyp size of >10 mm (OR = 2.778, 95%CI = 1.750–4.411, p< 0.0001) were independently associated with neoplastic polyps. Also, polyp size of >10 mm (OR= 2.613, 95%CI= 1.083-6.307, p=0.033), tubulovillous pattern of polyp (OR= 3.508, 95%CI= 1.666-7.387, p=0.001) and villous pattern of polyp (OR= 10.444, 95%CI= 4.211-25.905, p<0.0001) were associated with high grade dysplasia in neoplastic polyps. Conclusion: Increased age, location of polyp (right colon), increased size of polyp and villous component of polyp could classify patients in high risk groups.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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