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Enregistrement W1678933000 · doi:10.1111/ajt.12641

Banff Fibrosis Study: Multicenter Visual Assessment and Computerized Analysis of Interstitial Fibrosis in Kidney Biopsies

2014· article· en· W1678933000 sur OpenAlexaff
Alton B. Farris, Samantha Chan, J. Climenhaga, Benjamin Adam, Christopher Bellamy, Daniel Serón, Robert B. Colvin, J. Reeve, Michael Mengel

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Transplantation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTrichromeImmunohistochemistryMasson's trichrome stainPathologyRenal functionFibrosisPathologicalInternal medicineH&E stain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing interstitial fibrosis (IF) in native and kidney transplant biopsies is associated with functional decline and serves as a clinical trial end point. A Banff 2009 Conference survey revealed a range in IF assessment practices. Observers from multiple centers were asked to assess 30 renal biopsies with a range of IF and quantitate IF using two approaches on trichrome, Periodic acid-Schiff (PAS) and computer-assisted quantification of collagen III immunohistochemistry (C-IHC) slides, as well as assessing percent of cortical tubular atrophy% (TA%) and Banff total cortical inflammation score (ti-score). C-IHC using whole slide scans was performed. C-IHC assessment showed a higher correlation with organ function (r = -0.48) than did visual assessments (r = -0.32--0.42); computerized and visual C-IHC assessment also correlated (r = 0.64-0.66). Visual assessment of trichrome and C-IHC showed better correlations with organ function and C-IHC, than PAS, TA% and ti-score. However, visual assessment of IF, independent of approach, was variable among observers, and differences in correlations with organ function were not statistically significant among C-IHC image analysis and visual assessment methods. C-IHC image analysis correlated among three centers (r > 0.90, p < 0.0001, between all centers). Given the difficulty of visual IF assessment standardization, C-IHC image could potentially accomplish standardized IF assessment in multicenter settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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