Diagnostic criteria for ductal adenocarcinoma of the prostate: interobserver variability among 20 expert uropathologists
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Ductal adenocarcinoma of the prostate (DAC) is clinically important, because its behaviour may differ from that of acinar adenocarcinoma. Our aims were to investigate the interobserver variability of this diagnosis among experts in uropathology and to define diagnostic criteria. METHODS AND RESULTS: Photomicrographs of 21 carcinomas with ductal features were distributed among 20 genitourinary pathologists from eight countries. DAC was diagnosed by 18 observers (mean 13.2 cases, range 6-19). In 11 (52%) cases, a 2/3 consensus was reached for a diagnosis of DAC, and in five (24%) there was consensus against. In DAC, the respondents reported papillary architecture (86%), stratification of nuclei (82%), high-grade nuclear features (54%), tall columnar epithelium (53%), elongated nuclei (52%), cribriform architecture (40%), and necrosis (7%). The most important diagnostic feature reported for DAC was papillary architecture (59%), whereas nuclear and cellular features were considered to be most important in only 2-11% of cases. The most common differential diagnoses were intraductal prostate cancer (52%), high-grade PIN (37%), and acinar adenocarcinoma (17%). The most common reason for not diagnosing DAC was lack of typical architecture (33%). CONCLUSIONS: Papillary architecture was the most useful diagnostic feature of DAC, and nuclear and cellular features were considered to be less important.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».