10.1016/j.bjorlp.2021.01.004
Notice bibliographique
Résumé
Resumo Introdução: A microarquitetura dos vasos mucosos e submucosos é crucial para o diagnóstico. A neoangiogênese é um parâmetro biológico confirmado que implica progressão e metástase no câncer de laringe. Objetivo: Investigar a correlação entre as classificações de padrões vasculares por imagem de banda estreita e densidade imuno-histológica de microvasos em diferentes tipos de lesões intraepiteliais da prega vocal. Método: A análise da densidade imuno-histológica de microvasos com o uso de anticorpos CD31 e CD34 foi feita em 77 lesões, inclusive: 20 lesões não displásicas, 20 com displasia de baixo grau, 17 com displasia de alto grau e 20 com câncer invasivo. A avaliação dos padrões vasculares com a imagem de banda estreita, de acordo com as diretrizes de classificação de Ni e da European Laryngological Society, foi feita antes da ressecção cirúrgica. Resultados: O valor médio da densidade imuno-histológica de microvasos com CD31 foi o mais alto para as lesões do Tipo IV de Ni (20,55), enquanto para o padrão longitudinal e perpendicular, de acordo com a classificação da European Laryngological Society, foi de 12,50 e 19,45, respectivamente. O maior valor médio da densidade imuno-histológica de microvasos com CD34 foi identificado nas lesões de Ni Tipo Va (35,43) e nos padrões longitudinal e perpendicular de acordo com a classificação da European Laryngological Society foi de 15,12 e 30,40, respectivamente. Conclusões: As alterações morfológicas microvasculares das lesões laríngeas intraepiteliais observadas na endoscopia por imagem de banda estreita foram positivamente correlacionadas com os índices de angiogênese da avaliação imuno-histológica.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,790 | 0,769 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».