Laboratory Workup of Amyloidosis
Notice bibliographique
Résumé
Context.—: Treatments are available for common forms of systemic amyloidosis that show promise for extending and improving the quality of life for patients. Early diagnosis and accurate identification of amyloid fibril type are crucial for successful treatment, but the diagnosis and workup of amyloidosis is inconsistent among pathologists and laboratories. Thus, the goal of this guideline is to offer recommendations for proper testing and workup for amyloidosis to optimize patient care. Objective.—: To establish evidence-based recommendations for appropriate laboratory testing to detect amyloidosis and identify the specific amyloidogenic protein. Design.—: The College of American Pathologists convened a panel of experts to develop recommendations following the standards established by the National Academy of Medicine for developing trustworthy clinical practice guidelines. The panel conducted a systematic literature review addressing 6 key questions. Using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation framework, recommendations were created based on the available evidence, certainty of that evidence, and key judgments as defined in the framework. Results.—: Four conditional recommendations and 3 good practice statements were established to provide guidance for proper testing and workup of amyloidosis. Conclusions.—: This guideline summarizes the available evidence on the diagnosis and workup of systemic amyloidosis in tissue samples, including the challenges and limitations of common approaches and techniques. Recommendations for pathologists and laboratories receiving these samples are provided.
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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 | 0,018 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».