Localization of Bronchial Intraepithelial Neoplastic Lesions by Fluorescence Bronchoscopy*
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the treatment of lung cancer, the best outcome is achieved when the lesion is discovered in the intraepithelial (preinvasive) stage. However, intraepithelial neoplastic lesions are difficult to localize by conventional white-light bronchoscopy (WLB). Objective: To determine if autofluorescence bronchoscopy, when used as an adjunct to WLB, could improve the bronchoscopist's ability to locate and remove biopsy specimens from areas suspicious of intraepithelial neoplasia as compared with WLB alone. Method: A multicenter clinical trial was conducted in seven institutions in the United States and Canada. WLB followed by fluorescence examination with the light-induced fluorescence endos¬ copy (LIFE) device was performed in 173 subjects known or suspected to have lung cancer. Biopsy specimens were taken from all areas suspicious of moderate dysplasia or worse on WLB and/or LIFE examination. In addition, random biopsy specimens were also taken from other parts of the bronchial tree. Results: The relative sensitivity ofWLB+LIFE vs WLB alone was 6.3 for intraepithelial neoplastic lesions and 2.71 when invasive carcinomas were also included. The positive predictive value was 0.33 and 0.39 and the negative predictive value was 0.89 and 0.83, respectively, for WLB+LIFE
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».