Recognition of nonkeratinizing morphology in oropharyngeal squamous cell carcinoma – a prospective cohort and interobserver variability study*
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
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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