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Enregistrement W4223432373 · doi:10.53350/pjmhs22163203

The pattern of association between histopathological vs clinical and radiological findings of lung cancer biopsy in patients of lung cancer

2022· article· en· W4223432373 sur OpenAlexaff
Syed Naeem Raza Hamdani, Ayesha Anwar, Faiza Khan, Nasim Aslam Ghumman, Farukh Bashir, Amna Mubeen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerAdenocarcinomaHistopathologyRadiologyLungHistologyCarcinomaRadiological weaponBronchoscopyPathologyCancerBiopsyLarge cellInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lung cancer is one of the most deadly tumours known. It is accurately found by many radiographic testing methods occasionally initiated for an unrelated ailment. In light of new histology guided therapeutic modalities and lung cancer genetic categorization, histological characterisation of lung cancer has risen in prominence. Aim: To link histology findings with clinical and radiographic features. Methods: This prospective investigation followed 40 patients with suspected lung cancer for a year, looking at clinical, radiological, and histological features. The research covered a clinical history, smoking habits, full physical examination of the respiratory system, chest roentgenogram, computed tomography of the thorax, fiberoptic bronchoscopy, and others. Results: Patients were aged 56.7 years with 80.2% male and 19.8% female. The most frequent symptom was cough 84.6%. Lesion 85.5% followed by collapse consolidation 35.26% were the most frequent radiological results. Squamous cell carcinoma most typically showed as a hilar mass 54.4%, adenocarcinoma as a peripheral mass 67.4%. Squamous cell carcinoma 48% was the most frequent form, followed by small cell carcinoma 13% and adenocarcinoma 2.98% . Conclusion: In order to confirm a clinical or radiological diagnosis of lung cancer, endobronchial lung biopsy and histopathology are both extremely necessary tests to do. Keywords: Lung Cancer, Radiological Patterns, Histopathological Types

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,347
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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