The Laboratory Score/Reference Method Score Ratio (LSRSR) Is a Novel Tool for Monitoring Laboratory Performance in Immunohistochemistry Proficiency Testing of Hormone Receptors in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Canadian Immunohistochemistry Quality Control (CIQC) operates an academic proficiency testing (PT) program using a traditional expert panel-based qualitative assessment system. The image analysis approach is increasingly considered for use in PT to follow demand for precision in immunohistochemical test calibration. CIQC introduces and explores the usefulness of a novel image analysis-based tool, the laboratory score/reference method score ratio (LSRSR) for PT. Two CIQC runs with 33 and 57 participants, respectively, were analyzed for interlaboratory concordance for estrogen receptor results using expert panel-based and LSRSR systems. Samples included tissue microarrays with 40 tissue cores each. The LSRSR was calculated from participants' and reference laboratory H scores measured by image analysis. We found lower concordance with reference method results for participating laboratories by LSRSR than those reported by the expert panel; although the expert panel observed those differences, it was not able to measure them without LSRSR. LSRSR may be useful in monitoring laboratory performance for quantitative immunohistochemical testing.
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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 | 0,034 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».