Higher diagnostic accuracy with the ThinPrep method in a simulated intraoperative environment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the accuracy of intraoperative fine needle aspiration cytology samples prepared by the ThinPrep method to conventional cytological methods. Specimen adequacy and turn around time (TAT) were also assessed. METHODS: Fifty consecutive fresh tumours submitted for histological analysis were aspirated and each prepared as follows: (i) direct smear with H&E stain, (ii) direct smear with Pap stain, (iii) ThinPrep slide with H&E stain, and (iv) ThinPrep slide with Pap stain. The slides were randomly distributed to three cytopathologists for interpretation. The quality of the preparation, the diagnosis and the time needed for interpretation were recorded. RESULTS: Accuracy was measured as the percentage of absolute agreement between the cytological and the histopathological diagnoses of the lesions. Histologically, there were 43 malignant and six benign lesions and one atypical lipoma. The TAT began when the slides/cytolyte specimens arrived at the lab and ended with the pathologist's diagnosis. CONCLUSIONS: In terms of accuracy and specimen adequacy, ThinPrep slides with Pap stain is the best procedure. This advantage however is offset by the longer testing time.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».