Diagnosis of Ovarian Carcinoma Cell Type is Highly Reproducible
Notice bibliographique
Résumé
Reproducible diagnosis of ovarian carcinoma cell types is critical for cell type-specific treatment. The purpose of this study was to test the reproducibility of cell type diagnosis across Canada. Analysis of the interobserver reproducibility of histologic tumor type was performed among 6 pathologists after brief training in the use of modified World Health Organization criteria to classify ovarian carcinomas into 1 of 6 categories: high-grade serous, endometrioid, clear cell, mucinous, low-grade serous, and other. These 6 pathologists independently reviewed a test set of 40 ovarian carcinomas. A validation set of 88 consecutive ovarian carcinomas drawn from 5 centers was subject to local review by 1 of the 6 study pathologists, and central review by a single observer. Interobserver agreement was assessed through calculation of concordance and kappa values for pair-wise comparison. For the test set, the paired concordance between pathologists in cell type diagnosis ranged from 85.0% to 97.5% (average 92.3%), and the kappa values were 0.80 to 0.97 (average 0.89). Inclusion of immunostaining results did not significantly improve reproducibility (P=0.69). For the validation set, the concordance between original diagnosis and local review was 84% and between local review and central review was 94%. The kappa values were 0.73 and 0.89, respectively. With a brief training exercise and the use of defined criteria for ovarian carcinoma subtyping, there is excellent interobserver reproducibility in diagnosis of cell type. This has implications for clinical trials of subtype-specific ovarian carcinoma treatments.
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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 | 0,031 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».