The Impact of Pre-analytical Quality Initiatives on Cholangiocarcinoma Diagnostics in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Cholangiocarcinoma (CCA) is the most prevalent malignancy in Thailand, with unfortunate late diagnosis and frequent metastatic disease outcomes. An accurate tissue diagnosis is the first and most important step in the treatment of CCA. Tissue quality and preservation during the pre-analytical phase play major roles in the proper histological evaluation and potential biomarker testing. This study evaluated the impact of using the "Cholangiocarcinoma Screening and Care Program (CASCAP)" container, as an innovative tool to address pre-analytical challenges faced by pathology laboratories in Thailand. This is a comparison study examining the quality of CCA specimens using the CASCAP container vs. the conventional method, using hematoxylin and eosin (H&E) and immunohistochemistry (IHC). CCA tissue quality using the CASCAP container significantly reduced artifact deposition while improving the cellular structure and nuclear and cytoplasmic morphologies. The immunohistochemical expression of cytokeratin 19 (CK19), a prognostic marker in CCA, significantly improved in the CASCAP container group in comparison with the conventional method. This innovation is proven to significantly enhance the CCA tissue quality diagnostics and prognostic biomarker testing, hence improving overall cancer care, diagnosis, and treatment in Thailand.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».