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Enregistrement W4293339957 · doi:10.51542/ijscia.v3i4.20

A Comparative Assessment of Methods of Demonstrating Amyloidosis in Human Tissue

2022· article· en· W4293339957 sur OpenAlexaff
Okelue E Okobi, Oyintoun-emi Ozobokeme, Zainab Akinsola, Josephine Odedina, Nkemputaife P. Onyechi, Abimbola O Ajibowo, Adedoyin Olawoye, Adaugo N. Nwanguma

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Of Scientific Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStainingMetachromasiaStainToluidinePathologyAmyloidosisCongo redCrystal violetKidneyLiver tissueChemistryBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared methods of demonstrating amyloidosis in human tissues to recommend suitable staining methods in resource-poor settings. Human Liver and kidney tissues were collected and fixed in 10% formal saline for 24 hours. Liver and kidney sections were obtained from post-mortem samples. Samples were cut with a thickness of 3mm in the cutting-up room. The selected tissues were placed in tissue baskets carefully labeled and processed histologically. The tissues were processed using an automatic tissue processor. The staining methods employed in staining the sections were modified Highman’s Congo Red, Metachromatic Crystal Violet method, and Toluidine blue methods. The results showed the different staining reactions of the liver and kidney tissues to special these stains. The demonstration of amyloidosis using modified Highman’s Congo Red method appeared as red in both the liver and kidney tissue micrographs. The demonstration of amyloidosis using Metachromatic Crystal Violet stain appeared as blue in both the liver and kidney tissue micrograph. Furthermore, the demonstration of amyloidosis using Toluidine blue stain appeared as blue and red pigments in both the liver and kidney tissue micrograph. However, this staining was properly differentiated in all the tissues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,418 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Résumé présentoui

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