Diagnostic Accuracy of a Defined Immunophenotypic and Molecular Genetic Approach for Peripheral T/NK-cell Lymphomas
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of peripheral T-cell and NK-cell lymphomas (PTNKCL) is difficult with few standards for required ancillary studies. We evaluated a series of PTNKCLs using a tiered approach to immunohistochemistry and molecular genetic characterization to document diagnostic accuracy and clinical relevance. Seven hematopathologists reviewed 374 cases that included PTNKCL and non-PTNKCL cases to mimic diagnostic practice. Cases received tier 0, 1, and 2 diagnoses by 3 independent pathologists, on the basis of hematoxylin and eosin stains and progressive immunohistochemistry panels. A tier 2b diagnosis was rendered when gene rearrangement data were available, and a final consensus diagnosis was rendered after discussion of each case. Across all 374 cases, consensus agreement was 92.5%. For PTNKCLs, World Health Organization subclassification was possible in 16.5%, 37.1%, 82.8%, and 85.9% of individual reviewer diagnoses at tier 0, 1, 2, and 2b, respectively. Gene rearrangement contributed to a change in diagnosis in 51 of 647 (8%) individual reviews. Following this algorithm may provide prognostic information on the basis of individual marker expression in common PTNKCL types (CD4 in peripheral T-cell lymphoma, not otherwise specified and PD-1 in angioimmunoblastic T-cell lymphoma). This evidence-based approach to the diagnosis of PTNKCL informs practicing pathologists, clinical trial designers, and policy-makers regarding required ancillary studies.
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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 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».