Conventional Karyotyping and Fluorescence <i>In Situ</i> Hybridization for Detection of Chromosomal Abnormalities in Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Background: hybridization (FISH) analysis and/or G-banded karyotyping. The two methods produce unique and overlapping information, and the clinical utility of using both is investigated here. Methods: Seventy patients diagnosed with MM at a hospital in Southern California were retrospectively reviewed for the FISH and G-banded karyotyping results obtained from bone marrow specimens. Results: Karyotype was normal in 71% (50/70), abnormal in 27% (19/70), and inadequate in 1% (1/70). Among patients with abnormal karyotype, FISH provided additional information about genetic aberrations in 95% of cases (18/19). Among cases with abnormal FISH, karyotype provided additional information about genetic aberrations in 27% of cases (18/66). When numerical abnormalities were present (detected by FISH and/or karyotype), FISH detected them in 95% (54/57), of which karyotype missed 70% (38/54) of the time. Karyotyping detected numerical abnormalities in 33% (19/57), which FISH missed 16% (3/19) of the time. Conclusions: Karyotyping and FISH analysis in MM each provide unique information. For most patients, performing both tests together will provide more information than either test alone.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».