Interobserver concordance in the assessment of features used for the diagnosis of cervical atypical squamous cells and squamous intraepithelial lesions (ASC‐US, ASC‐H, LSIL and HSIL)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Given the well-known poor reproducibility of cervical cytology diagnosis, especially for atypical squamous cells of undetermined significance (ASC-US) and low-grade squamous intraepithelial lesion (LSIL), this study surveyed reproducibility in the assessment of individual cytomorphological features. METHODS: One hundred and fifty cells or groups of cells, with a variety of morphological appearances, including normal cells, high-grade squamous intraepithelial lesion (HSIL), LSIL, ASC-US and ASC cannot exclude HSIL (ASC-H), were precisely marked on 150 different liquid-based cytological preparations. They were analysed by 17 observers who assessed 17 cytological features including nuclear features (chromatin texture, nuclear outline, nuclear shape, etc.), cytoplasmic features (cell shape, cytoplasmic staining, cytoplasmic clearing, etc.) and group characteristics (nuclear polarity, cellular density, etc.). A total of 43,350 data scores were collected in a database using a web-based survey. Kendall's W and relative entropy indexes were utilized to compute concordance indexes of respectively ordinal and nominal variables. RESULTS: Nuclear features have significantly lower reproducibility (0.46) compared with other cytological features (0.59). The feature with least agreement is assessment of chromatin texture. A small but significant difference in concordance was found between two subsets of observers with different levels of experience. CONCLUSION: Most previous studies assessing reproducibility of cytological diagnoses show, at best, moderate reproducibility among observers. This study focused on agreement regarding the presence of constituent morphological features used to recognize dyskaryosis and various grades of squamous intraepithelial lesions. A map of reproducibility indexes is presented that highlights, for daily practice or teaching, the robustness of features used for cytological assessment, recognizing that diagnosis is always based on a combination of features.
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.
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 | 0,021 | 0,044 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».