Combination of <scp>NeuX</scp> and <scp>NeuZ</scp> can predict neutrophil dysplasia features of <scp>myelodysplastic neoplasms</scp> in peripheral blood
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The assessment of neutrophil dysplasia features in peripheral blood is very helpful for the early screening and diagnosis of myelodysplastic neoplasms (MDS). Cell population data (CPD) parameters generated by automated hematology analyzers can reflect morphological characteristics of blood cells. This study aimed to investigate the clinical significance of CPD parameters neutrophil (Neu) X, NeuY and NeuZ in assessing neutrophil dysplasia. METHODS: 218 MDS patients were divided into two subgroups according to neutrophil morphology. The differences of neutrophil research parameters between the two MDS subgroups and the control group, consisting of 210 healthy individuals, were compared, the correlation among neutrophil research parameters and the relationship between these parameters and cell morphology in MDS patients were analyzed, and receiver operating characteristic analysis were performed. RESULTS: The median values of neutrophil research parameters NeuX and NeuZ in MDS with granulocyte dysplasia group were significantly lower than those in MDS without granulocyte dysplasia group and control group (p < 0.001), and they were positively correlated (r = 0.878, p < 0.001). The area under the receiver operating characteristic curve of NeuX and NeuZ was 0.720 (95% CI: 0.643-0.796, p < 0.001) and 0.738 (95% CI: 0.665-0.811, p < 0.001), respectively. In addition, with the decrease of NeuX value, neutrophils gradually show decreased nuclear segment and/or cytoplasmic granules. CONCLUSIONS: Combining NeuX and NeuZ can predict neutrophil dysplasia features of MDS in peripheral blood, and this can be an easier method to screen for the neutrophil dysplasia cases, as compared with the microscopic examination of peripheral blood and/or bone marrow smears.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».