Prospective step sections for small skin biopsies.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: In our laboratory, for small skin biopsies or curetted specimens, 3 slides are prepared before the case is reviewed by the dermatopathologist. OBJECTIVE: To examine the utility of these "prospective" step sections in improving diagnostic accuracy and turnaround time. DESIGN: Five hundred consecutive cases, in which step sections had been cut prior to slide review, were studied. For each specimen, 3 slides, each consisting of 1 ribbon of tissue containing 4 to 6 sections, were obtained at 50-microm intervals from the paraffin block. RESULTS: Fifty-eight biopsies (12%) were nondiagnostic using slide 1 alone. Step sections provided a diagnosis in 19 of 58 cases. In an additional 15 cases (3%) in which a diagnosis was possible using slide 1, deeper levels resulted in a change in diagnosis. Thus, in 34 (7%) of 500 biopsies, deeper levels resulted in improved diagnostic accuracy. In addition, the pathologist would have ordered step sections in a further 117 cases (23%) to clarify the diagnosis rendered on level 1 or to exclude other lesions. Thus, 30% of small skin biopsies would have required deeper levels if step sections had not been obtained prior to slide review. CONCLUSIONS: In our laboratory, the use of prospective step sections is essentially cost-neutral and case turnaround time is improved by 9% to 45%. Step sections result in a changed diagnosis in 7% of small skin biopsy specimens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».