MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 OpenAlexaff
Floyd H. Gilles, C. Jane Tavaré, Edna B. Laurence, Peter C. Burger, Allan J. Yates, Ian F. Pollack, Jonathan L. Finlay

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePediatric and Developmental PathologyMême sujetRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingTravaux en français237 207