Standardization of Negative Controls in Diagnostic Immunohistochemistry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Standardization of controls, both positive and negative controls, is needed for diagnostic immunohistochemistry (dIHC). The use of IHC-negative controls, irrespective of type, although well established, is not standardized. As such, the relevance and applicability of negative controls continues to challenge both pathologists and laboratory budgets. Despite the clear theoretical notion that appropriate controls serve to demonstrate the sensitivity and specificity of the dIHC test, it remains unclear which types of positive and negative controls are applicable and/or useful in day-to-day clinical practice. There is a perceived need to provide "best practice recommendations" for the use of negative controls. This perception is driven not only by logistics and cost issues, but also by increased pressure for accurate IHC testing, especially when IHC is performed for predictive markers, the number of which is rising as personalized medicine continues to develop. Herein, an international ad hoc expert panel reviews classification of negative controls relevant to clinical practice, proposes standard terminology for negative controls, considers the total evidence of IHC specificity that is available to pathologists, and develops a set of recommendations for the use of negative controls in dIHC based on "fit-for-use" principles.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle