MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2330023517 · doi:10.1055/s-0035-1544642

EBUS-TBNA Proben lassen sich ohne Verlust der diagnostischen Genauigkeit für zytologische und molekulare Analysen teilen

2015· article· de· W2330023517 on OpenAlexaff
Filiz Özkan, Lutz Freitag, Dirk Theegarten, Wolfgang Hohenforst‐Schmidt, AM Khan, Kaid Darwiche

Bibliographic record

VenuePneumologie · 2015
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicLung Cancer Diagnosis and Treatment
Canadian institutionsToronto General Hospital
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hintergrund: Die endobronchiale ultraschall-gestützte transbronchiale Nadelaspiration (EBUS-TBNA) ist eine gängige Methode zum mediastinalen Lymphknotenstaging bei Patienten mit Lungenkarzinom. In den letzten Jahren nehmen molekulare Analysen wie z.B. EGFR-Rezeptor-Mutationsanalysen an EBUS-TBNA Proben zu. In der regulären pathologischen Probenaufarbeitung erfolgen zytologische, histopathologische und immunhistochemische Untersuchungen nacheinander, gegebenenfalls wird eine molekulare Analyse nachgestellt. Bis zum Erhalt des molekularen Analyseergebnisses vergeht daher viel Zeit, zudem werden RNA- und DNA-Qualität und -Quantität durch die Formalinfixierung verringert. Ziel der Studie: Ziel dieser Studie war herauszufinden, ob EBUS-TBNA Proben ohne Verlust der diagnostischen Genauigkeit, um parallel zur histopathologischen Befundung für molekulare Analysen an DNA und RNA genutzt zu werden, geteilt werden können. Materialien und Methoden: Wir haben 249 EBUS-TBNA Proben von 88 Patienten (66 männlich, 22 weiblich) auf Objektträgern mit 1 ml NaCl 0,9% gesammelt und händisch in zwei Hälften geteilt. Eine Hälfte wurde zur pathologischen Untersuchung genutzt, die andere, bevor sie in experimentellem Ansatz zur molekularen Diagnostik verwendet wurde, bei -80°C gelagert. Ergebnisse: Sensitivität (96,6%), Spezifität (100%) und Genauigkeit (97,6%) der pathologischen Diagnostik wurden nicht durch die Probenteilung beeinflusst. An der zweiten Probenhälfte, die zum Erhalt der DNA- und RNA-Qualität und Quantität bei -80°C gelagert wurde, ließen sich molekulare Analysen erfolgreich durchführen. Die separate Aufbereitung des Probenmaterials ermöglicht, molekulare und pathologische Diagnostik parallel durchzuführen. Zusammenfassung: Es ist möglich EBUS-TBNA Proben ohne diagnostische Sicherheit einzubüßen zur zytologischen Befundung und zur molekularen Analyse zu teilen. Durch separate Aufarbeitung beider Probenteile wird Zeit gespart und RNA- und DNA-Qualität und -Quantität werden erhalten.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.041

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.009

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.072
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuePneumologieSame topicLung Cancer Diagnosis and TreatmentFrench-language works237,207