Accuracy and risk of malignancy for diagnostic categories in urine cytology at a large tertiary institution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At a high-volume center, it became necessary to provide benchmarks for the accuracy and risk of malignancy per urine cytology diagnostic category. The additive sensitivity for the determination of the residual risk of disease was calculated with the goal of determining the performance of cytology and optimal triage, including the number of urine samples, before the detection of malignancy in surveillance patients. METHODS: A 2-year laboratory information system-based search was conducted, and it yielded 587 subjects (695 biopsy and cytology pairs) with histological follow-up. The sensitivity and specificity of cytology for urothelial malignancy, the risk of malignancy per diagnostic category, the additive sensitivity, and the time for conversion from a negative initial cytology result to a positive cytology result were examined. RESULTS: The overall average sensitivity and specificity of cytology were 48.9% and 83.0%, respectively. The additive sensitivity increased with each subsequent cytology and peaked with the third cytology. A median conversion time of 22.2 months from a negative initial cytology result to a positive cytology result and a decline in predictive positive cytology after the fourth cytology were noted. Subcategorization of the atypical category failed to show statistical significance in predicting outcomes of biopsy. Surveillance subjects, as compared to primary subjects, showed a higher sensitivity for the detection of high and low grade cancers. CONCLUSIONS: The findings suggest that atypia favoring malignancy is being appropriately flagged. However, further definition of the atypical category is needed to increase specificity with a better qualitative or quantitative morphological algorithm. This study provides a risk of malignancy for each category for benchmarking and clinical triage. The data suggest that follow-up should include at least 4 consecutive urine specimens over a period of 22.2 months.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle