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Enregistrement W4388760551 · doi:10.3390/diagnostics13223464

Diagnostic Insights into Pediatric Pleomorphic Xanthoastrocytoma through DNA Methylation Class and Pathological Diagnosis Analysis

2023· article· en· W4388760551 sur OpenAlexaff
Murad Alturkustani

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleomorphic xanthoastrocytomaPilocytic astrocytomaCDKN2AAstrocytomaPathologicalPathologyDNA methylationMethylationGliomaDifferential diagnosisBiologyMedicineDNAGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study adopts an innovative approach to utilize the DNA methylation class (MC) by prioritizing the understanding of discrepancies over traditional direct comparisons with the pathological diagnosis (PD). The aim is to clarify the morphological criteria for pleomorphic xanthoastrocytoma (PXA). Using the Children’s Brain Tumor Network online database, PXA-diagnosed cases were sourced. MCs and CDKN2A/B statuses were ascertained using the Heidelberg methylation brain tumor classifier v12.5 (v12.8 for selected cases). Three distinct groups emerged: Group 1 confirmed PXA through both PD and MC (7 cases); Group 2 identified PXA via PD alone (7 cases); and Group 3 diagnosed PXA using MC (5 cases). Key insights from the study include the frequent local infiltration of PXA into gray matter structures, mirroring infiltrative astrocytoma. The MC for PXA stands out for its sensitivity. Cases with a PXA morphological diagnosis diverging from the DNA class warrant attention to newer differential diagnoses such as high-grade astrocytoma with piloid features, pilocytic astrocytoma NF1-associated, and NET-PATZ1. Tumors with a MC indicative of PXA but lacking its typical features may, if high-grade, behave as grade 4 gliomas. In contrast, their low-grade counterparts could belong to the PXA morphological continuum. Further research is pivotal for cementing these findings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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