Utilization and Utility of Immunohistochemistry in Dermatopathology
Notice bibliographique
Résumé
Immunohistochemistry (IHC) is considered a valuable ancillary tool for dermatopathology diagnosis, but few studies have measured IHC utilization by dermatopathologists or assessed its diagnostic utility. In a regionalized, community-based dermatopathology practice, we measured IHC utilization (total requests, specific antibodies requested, and final diagnosis) over a 12-month period. Next, we assessed diagnostic utility by comparing a preliminary "pre-IHC" diagnosis based on routine histochemical staining with the final diagnosis rendered after consideration of IHC results. The dermatopathology IHC utilization rate was 1.2%, averaging 3.6 stains requested per case. Melanocytic, hematolymphoid, and fibrohistiocytic lesions made up 23%, 18%, and 16%, respectively, of the total cases requiring IHC. S100 and Melan A were the most frequently requested stains, ordered on 50% and 34% of IHC cases, respectively. The utility study revealed that IHC changed the diagnosis in 11%, confirmed a diagnosis, or excluded a differential diagnosis in 77%, and was noncontributory in 4% of cases. Where IHC results prompted a change in diagnosis, 14% were a change from a benign to malignant lesion, whereas 32% changed from one malignant entity to another. IHC is most commonly used in cutaneous melanocytic and hematolymphoid lesions. In 11% of dermatopathology cases in which IHC is used, information is provided that changes the H&E diagnosis. Such changes may have significant treatment implications. IHC is noncontributory in only a small percentage of cases.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».