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Enregistrement W4403478805 · doi:10.4103/hemoncstem.hemoncstem-d-24-00008

A flow cytometric approach to compare stem cell apoptosis in aplastic anemia and hypoplastic myelodysplastic syndrome

2024· article· en· W4403478805 sur OpenAlexaff
Medhat Ibrahim, Ashraf Khodeary, Shereen P Aziz, Mahmoud Gaber, Asmaa Ahmed Abdelbaset, Tamer Mohamed, Sherif A. Sayed

Notice bibliographique

RevueHematology/Oncology and Stem Cell Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAplastic anemiaMedicineMyelodysplastic syndromesBone marrow failureFlow cytometryBone marrowAnemiaStem cellDiseasePathologyImmunologyInternal medicineBiologyHaematopoiesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Aplastic anemia (AA) is a disease caused by bone marrow (BM) failure. There are many similarities between AA and hypoplastic myelodysplastic syndrome (MDS); hence, differentiating them could be problematic. The current study aimed to use the new technique of flow cytometry as a possible diagnostic tool for AA and hypoplastic MDS. PATIENTS AND METHODS: The BM mononuclear cell (BMMC) and blood samples from 44 participants (17 patients with AA, 13 with hypoplastic MDS, and 14 healthy controls) were collected. The flow cytometric analysis of the cluster of differentiation 34 (CD34) levels and cell apoptosis was performed for all sample types. RESULTS: Patients with hypoplastic MDS showed a high percentage of CD34+ cells with low apoptosis, while those with AA showed a low percentage of CD34+ cells with high apoptosis. CONCLUSIONS: Despite the similarity in the clinical presentation of hypoplastic MDS and AA, they are biologically different disorders. Increased CD34+ cell numbers with high viability may provide a useful and accurate tool for the differential diagnosis of hypoplastic MDS from AA.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,242 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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