Standardized protocol for quantification of nerve bundle density as a biomarker for endometriosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We propose a standardized protocol for measurement of nerve bundle density in endometriosis as a potential biomarker, including in deep endometriosis (DE), ovarian endometriomas (OMA) and superficial peritoneal endometriosis (SUP). Methods This was a prospective cohort of surgically excised endometriosis samples from Dec 1st 2013 and Dec 31st 2017 at a tertiary referral center for endometriosis in Vancouver, BC, Canada. Surgical data were available from linked patient registry. Protein gene product 9.5 (PGP9.5) was used to identify nerve bundles on immunohistochemistry. PGP9.5 nerve bundles were counted visually. To calculate nerve bundle density, PGP9.5 nerve bundle count was divided by the tissue surface area (total on the slide). All samples were assessed using NHS Elements software for semi-automated measurement of the tissue surface area. For a subset of samples, high power fields (HPFs) were also counted as manual measurement of the tissue surface area. Intraclass correlation was used to assess intra observer and inter observer reliability. Generalized linear mixed model (GLMM) with random intercepts only was conducted to assess differences in PGP9.5 nerve bundle density by endometriosis type (DE, OMA, SUP). Results In total, 236 tissue samples out of 121 participants were available for analysis in the current study. Semi-automated surface area measurement could be performed in 94.5% of the samples and showed good correlation with manually counted HPFs (Spearman's rho = 0.781, p < 0.001). To assess intra observer reliability, 11 samples were assessed twice by the same observer; to assess inter observer reliability, 11 random samples were blindly assessed by two observers. Intra observer reliability and inter observer reliability for nerve bundle density were excellent: 0.979 and 0.985, respectively. PGP9.5 nerve bundle density varied among samples and no nerve bundles could be found in 24.6% of the samples. GLMM showed a significant difference in PGP9.5 nerve bundle density between the different endometriosis types (X2 = 87.6, P < 0.001 after adjusting for hormonal therapy, with higher density in DE and SUP in comparison to OMA). Conclusion A standardized protocol is presented to measure PGP9.5 nerve bundle density in endometriosis, which may serve as a biomarker reflecting local neurogenesis in the endometriosis microenvironment.
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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 | 0,019 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».