The pattern of association between histopathological vs clinical and radiological findings of lung cancer biopsy in patients of lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».