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Enregistrement W4405928198 · doi:10.4103/pajo.pajo_90_24

Map-dot-fingerprint (epithelial basement membrane) corneal dystrophy: A clinicopathological study

2024· article· en· W4405928198 sur OpenAlexaffabout
Emily Marcotte, Pedro Fraiha, Angela Fajardo, Devinder Cheema, Mahshad Darvish-Zargar, Miguel N. Burnier

Notice bibliographique

RevueThe Pan-American Journal of Ophthalmology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasement membraneCorneal dystrophyFingerprint (computing)OphthalmologyDystrophyCorneaMedicinePathologyBiologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Map-dot-fingerprint (MDF) is a corneal epithelial dystrophy affecting the basement membrane that presents bilaterally or in an asymmetric manner. Clinically, it appears as opacities or fingerprint lines and histopathologically, microcystic structures, dot-like patterns, or basement membrane thickening are commonly described features. Materials and Methods: We conducted a retrospective study on 10 cases of MDF obtained from 9 patients between 2017 to 2018 from the MUHC-McGill Ocular Pathology & Translational Research Laboratory. Results: Following histopathological evaluation with hematoxylin and eosin, periodic acid–Schiff (PAS), and in one case Alcian Blue, a final diagnosis of MDF was reached in all cases. Conclusion: This case series aims to document MDFs histopathological characteristics. To the best of our knowledge, this is the largest case series with histopathological diagnosis published, filling an important gap in the literature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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