Cerebrospinal Fluid Flow Cytometry: Utility in Central Nervous System Lymphoma Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flow cytometry of the cerebrospinal fluid (CSF) is used in isolation or as an adjunct to cytology to increase the sensitivity of detecting central nervous system (CNS) lymphoma. We aimed to evaluate the sensitivity of CSF flow cytometry as a diagnostic screening tool for primary CNS lymphoma in patients presenting with undifferentiated neurologic symptoms. METHODS: We retrospectively reviewed all CSF samples received by the Calgary Laboratory Services Flow Cytometry Laboratory from 2012 to 2015. Clinical data, laboratory investigations, radiologic imaging studies, and pathological data were analyzed. Clinical review extended to 2 years post-CSF flow cytometric testing. RESULTS: Only 43/763 (5.6%) samples of CSF flow cytometry in 28/573 (4.9%) patients were found to be positive for a hematological malignancy in patients with undifferentiated neurologic symptoms. The overall sensitivity of the test was 13.8% with 25 patients with negative CSF flow cytometry later having a positive biopsy for CNS lymphoma. CSF flow cytometry was negative in all cases when at the time of CSF examination the patient did not have a previous hematological malignancy or findings of abnormal enhancement on MRI (n = 249). CONCLUSION: CSF flow cytometry has low utility in screening for primary CNS lymphoma in the absence of a previous history of hematologic malignancy or findings of abnormal enhancement on MRI.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».