Calretinin Staining in Anorectal Line Biopsies Accurately Distinguished Hirschsprung Disease in a Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The absence of submucosal ganglion cells does not reliably distinguish Hirschsprung disease from non Hirschsprung disease in anorectal line biopsies. Calretinin staining might be helpful in these biopsies. To determine its value, we analyzed calretinin positive mucosal neurites in anorectal line biopsies. METHODS: Two pediatric pathologists, without access to patient data, evaluated calretinin positive mucosal neurites in anorectal line junctional mucosa in archival rectal biopsies contributed by 17 institutions. A separate investigator compiled patient information and sent data for statistical analysis. RESULTS: Biopsies with anorectal junctional mucosa from 115 patients were evaluated for calretinin positive mucosal neurites. 20/20 Hirschsprung disease biopsies were negative. 87/88 non Hirschsprung disease biopsies and 7/7 post pullthrough Hirschsprung disease neorectal biopsies were positive. Statistical analysis of the 108 non pullthrough biopsies yielded an accuracy of 99.1% (sensitivity 100%, specificity 98.9%). Age range was preterm to 16 years. Biopsy size was less than 1 mm to over 1 cm. CONCLUSIONS: Absence of calretinin positive mucosal neurites at the anorectal line was highly accurate in distinguishing Hirschsprung disease from non Hirschsprung disease cases in this blinded retrospective study. Calretinin staining is useful for interpreting biopsies from the physiologic hypoganglionic zone up to the anorectal line.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».