Preliminary Experimental Results from Multi-Center Clinical Trials for Detection of Cervical Precancerous Lesions Using the Cerviscan(TM) System: A Novel Full-Field Evoked Tissue Fluorescence Based Imaging Instrument
Notice bibliographique
Résumé
Cervical cancer is an important cause of death in women worldwide. Women are currently screened for cervical cancer using Pap smear-an imperfect technology with poor sensitivity and specificity. Furthermore, 5-10% of the Pap smear studies result in uncertain findings called ASCUS, These patients are subjected to repeat Pap smears to determine women who need further examination by colposcopy. LifeSpex, Inc., is developing the Cerviscan(TM) system-a novel, full-field multi-spectral tissue fluorescence imaging system that is designed to detect cervical precancerous lesions (i.e. SIL) in real-time, We report preliminary results from a multi-center trial for evaluating the performance of Cerviscan(TM) system. A study population of 67 subjects, in three clinical sites in the US and Canada, each underwent three procedures: (a) repeat liquid-based Pap smear, (b) Cerviscan exam, and (c) colposcopy directed biopsy exam (gold standard). Fifty-two patients for whom data from all three exams were available (i.e. 78% of the patients enrolled) are included in this preliminary analysis. A multivariate classification algorithm has been trained using data from 228 regions (82 SIL, 146 NonSIL) in 42 women. Results are reported on an independent test set of 70 regions (25 SIL, 45 NonSIL) in 10 women. The Cerviscan(TM) system correctly identified 21/25 SIL and 42/45 NonSIL regions, giving a sensitivity of 84% and specificity of 93.3%. The Cerviscan(TM) system correctly resolved 5/7 'ASCUS+LoSIL' calls made by repeat liquid-based cytology. The Cerviscan(TM) system detects precancerous lesions with higher accuracy than repeat liquid-based Pap smear and locates lesion in real-time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».