Low interobserver agreement in cytology grading of mucinous pancreatic neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying high-grade features in patients with pancreatic mucinous neoplasms (MNs) is important for patient management. The reproducibility of MN cytology grading has been evaluated to a limited extent. In the current study, the authors evaluated interobserver variability in grading MNs and the identification of neoplastic mucin in endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration specimens. METHODS: A 54-case grading set was created from histologically confirmed MNs (44 MNs) and nonmucinous lesions with abundant gastrointestinal contamination (10 nonmucinous lesions). Six observers received a tutorial, reviewed prescreened slides, and recorded: 1) a diagnosis according to a 6-tiered system (TS) (nondiagnostic, atypical [ATP], mucinous cyst low grade [MCLG], mucinous cyst high grade, suspicious for adenocarcinoma, and positive for adenocarcinoma); 2) the cyst fluid carcinoembryonic antigen diagnosis (CEADX); and 3) the presence of neoplastic musin. Interobserver agreement (IOA) was evaluated by calculation of kappa coefficients (Kappa). Diagnostic accuracy was not evaluated. RESULTS: The IOA was lowest for the 6-TS (Kappa, 0.13; P<.001). The CEADX was available for 18 cases (33%), including 6 of 24 MCLG cases (25%). CEADX modestly improved IOA for combined tiers of the 6-TS with ATP and MCLG as separate categories. The highest IOA was noted with a 3-TS (nondiagnostic, ATP/MCLG, and mucinous cyst high grade/suspicious for adenocarcinoma/positive for adenocarcinoma [Kappa, 0.28; P<.001]) and various 4-TS (Kappa, 0.22-0.23). IOA was found to be low for neoplastic mucin (Kappa = 0.15; P<.001). CONCLUSIONS: In a study using simulated cytology practice, observers demonstrated fair IOA for grading MNs and low IOA for identifying neoplastic mucin. Knowledge of the cyst fluid CEA level was found to modestly improve the IOA for low-grade lesions.
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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 | 0,042 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».