Interpretation of Skin Biopsies by General Pathologists: Diagnostic Discrepancy Rate Measured by Blinded Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Slide review has been advocated as a means to reduce diagnostic error in surgical pathology and is considered an important component of a total quality assurance program. Blinded review is an unbiased method of error detection, and this approach may be used to determine the diagnostic discrepancy rates in surgical pathology. OBJECTIVE: To determine the diagnostic discrepancy rate for skin biopsies reported by general pathologists. DESIGN: Five hundred eighty-nine biopsies from 500 consecutive cases submitted by primary care physicians and reported by general pathologists were examined by rapid-screen, blinded review by 2 dermatopathologists, and the original diagnosis was compared with the review interpretation. RESULTS: Agreement was observed in 551 (93.5%) of 589 biopsies. Blinded review of these skin biopsies by experienced dermatopathologists had a sensitivity of 100% (all lesions originally reported were detected during review). False-negative errors were the most common discrepancy, but false positives, threshold discrepancies, and differences in type or grade were also observed. Only 1.4% of biopsies had discrepancies that were of potential clinical importance. CONCLUSIONS: Blinded review demonstrates that general pathologists reporting skin biopsies submitted by primary care physicians have a low diagnostic error rate. The method detects both false-negative and false-positive cases and identifies problematic areas that may be targeted in continuing education activities. Blinded review is a useful component of a dermatopathology quality improvement program.
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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 | 0,047 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».