Role of Intraoperative Frozen Section Diagnosis in the Management of Patients with CNS Lesions: Evaluation of 60 Consecutive Intraoperative Frozen Sections from 1991 to 1993
Notice bibliographique
Résumé
To determine the role of intraoperative frozen sections (FSs) in the management of patients with central nervous system (CNS) lesions, 60 consecutive intraoperative clinical diagnoses of CNS lesions were presented and compared with concomitantly obtained FS diagnoses. Clinical diagnoses were established byhistory, physical examination, imaging techniques, and gross appearance of the abnormal tissue in situ. Tissue samples were obtained intraoperatively and processed for FS diagnoses. The findings of the FS diagnoses were reported to the operating room and compared with the clinical diagnoses. The remainingbiopsy samples were used to prepare paraffin-embedded tissue sections from which the definitive diagnoses were made. Comparison of the clinical and FS diagnoses, using paraffin-embedded tissue as the true diagnosis, shows that FS diagnosis has a limited contribution to intraoperative patient management by the neurosurgeon. The rate of diagnostic failures between the two techniques was very similar; clinical diagnoses and FSs were misinterpreted in 12 and 11 of the 60 cases, respectively. Compared to a clinical diagnosis, the intraoperative FS technique provided no significant improvement in diagnosis and management; it altered the intraoperative management of the patients in 2 of 60 cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».