Recognition of nonkeratinizing morphology in oropharyngeal squamous cell carcinoma – a prospective cohort and interobserver variability study*
Notice bibliographique
Résumé
Lewis J S Jr, Khan R A, Masand R P, Chernock R D, Zhang Q, Al‐Naief N S, Muller S, McHugh J B, Prasad M L, Brandwein‐Gensler M, Perez‐Ordonez B & El‐Mofty S K (2012) Histopathology 60, 427–436 Recognition of nonkeratinizing morphology in oropharyngeal squamous cell carcinoma – a prospective cohort and interobserver variability study Aims: Nonkeratinizing morphology in oropharyngeal squamous cell carcinoma (NKSCC) strongly correlates with human papillomavirus and p16 status, but as a unique diagnostic entity is not widely recognized by pathologists. We sought to prospectively examine the performance of a new histological typing system during 1 year of routine clinical practice (Aim 1) and also its reproducibility amongst six head and neck pathologists using a 40 case test set (Aim 2). Methods and Results: The three histological types were: Type 1 (keratinizing), Type 2 (nonkeratinizing with maturation) and Type 3 (nonkeratinizing). For Aim 1, there were 85 cases. p16 immunohistochemistry was positive in five of the 18 (27.8%) cases classified as Type 1, 18 of the 19 (94.7%) as Type 2, and 47 of the 48 (97.9%) as Type 3. For Aim 2, agreement among pathologists on the test cases was best for types 1 and 3 (kappa values 0.62 and 0.56; P < 0.0001) and lowest for type 2 (kappa 0.35; P < 0.0001). All 21 cases classified as NK SCC (type 3) by any of the reviewers was p16 positive. Conclusions: Pathologists can recognize NK SCC with good agreement, and when a pathologist classifies a tumour as NK SCC, this reliably predicts p16 positivity.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».