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Enregistrement W6920572909 · doi:10.60692/80c95-0j172

A histological method for quantifying Plasmodium falciparum in the brain in fatal paediatric cerebral malaria

2013· article· en· W6920572909 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral MalariaMalariaPlasmodium falciparumAutopsyCerebral cortexCohortCerebellum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sequestration of Plasmodium falciparum-infected erythrocytes in brain microvasculature through cytoadherence to endothelium, is the hallmark of the definitive diagnosis of cerebral malaria and plays a critical role in malaria pathogenesis. The complex pathophysiology, which leads each patient to the final outcome of cerebral malaria, is multifaceted and thus, metrics to delineate specific patterns within cerebral malaria are needed to further parse patients.A method was developed for quantification utilizing counts of capillary contents (early-stage parasites, late-stage parasites and fibrin) from histological preparations of brain tissue after death, and compared it to the standard approach, in which the percentage of parasitized vessels in cross-section is determined.Within the initial cohort of 50 patients, two different observers agreed closely on the percentage of vessels parasitized, pigmented parasites and pigment globules (ICC = 0.795-0.970). Correlations between observers for correct diagnostic classification were high (Kendall's tau-b = 0.8779, Kappa = 0.8413). When these methods were applied prospectively to a second set of 50 autopsy samples, they revealed a heterogeneous distribution of sequestered parasites in the brain with pigmented parasites and pigment globules present in the cerebellum > cortex > brainstem. There was no difference in the distribution of early stages of parasites or in the percentage of vessels parasitized across the same sites. The second cohort of cases was also used to test a previously published classification and regression tree (CART) analysis; the quantitative data alone were able to accurately classify and distinguish cerebral malaria from non-cerebral malaria. Classification errors occurred within a subclassification of cerebral malaria (CM1 vs CM2). A repeat CART analysis for the second cohort generated slightly different classification rules with more accurate subclassification, although misclassification still occurred.The traditional measure of parasite sequestration in falciparum malaria, the percentage of vessels parasitized, is the most reliable and consistent for the general diagnosis of cerebral malaria. Methods that involve quantitative measures of different life cycle stages are useful for distinguishing patterns within the cerebral malaria population; these subclassifications may be important for studies of disease pathogenesis and ancillary treatment.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2013
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