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Enregistrement W2038858587 · doi:10.2350/07-06-0303.1

Pathologist Interobserver Variability of Histologic Features in Childhood Brain Tumors: Results from the CCG-945 Study

2008· article· en· W2038858587 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePediatric and Developmental Pathology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Children's Cancer Group-945 trial, study design allowed estimation of overall interpathologist observational agreement for 6 histologic features frequently used in brain tumor diagnoses. We evaluated agreement between pairs of 5 experienced neuropathologists, who had knowledge of the general diagnoses prior to slide readings. We performed this study in an attempt to further improve pathologist interinstitutional agreement. The features mitosis, necrosis, and giant cells had "fair" overall kappa estimates of reproducibility of around 0.5, while endothelial proliferation had only a "poor" overall kappa of 0.35. The Rogot reproducibility index averaged 0.5 for pleomorphism and hyperchromia. The upper bounds for the 10 pair summary agreement estimates were at best 0.65 ("good") for all 6 features. These relatively low-reproducibility estimates for the very small number of histologic features being assessed in tumors institutionally diagnosed as high-grade gliomas indicate that neuropathologists either used different operational definitions or interpreted them differently. We found that we could rank the histologic features from best to worst agreement among study pathologists as necrosis, giant cells, mitosis, endothelial proliferation, hyperchromic nuclei, and pleomorphic cells. We suggest that neuropathologists involved in multi-institutional studies of putative therapies not discard these traditional histologic features, but rather develop standardized operational definitions and measure their variability before beginning the studies. Only after such histologic feature variability studies are conducted will we have the data to identify specific histologic features of value to clinicians and researchers. Agreement and strict adherence to improved nonsubjective diagnostic criteria would improve histologic feature reliability and, consequently, their usefulness in studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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