A New Histology Scoring System for the Assessment of the Quality of Human Cartilage Repair: ICRS II
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A reliable and reproducible method is needed to assess cartilage repair. PURPOSE: This study was undertaken to test the reproducibility of 2 established histological scoring systems, the Modified O'Driscoll Scale (MODS) and International Cartilage Research Society (ICRS) Visual Assessment Scale (ICRS I), and subsequently to develop and evaluate a new grading system for cartilage repair. STUDY DESIGN: Cohort study; Level of evidence, 2. METHODS: A total of 107 cartilage biopsy specimens were graded using MODS and ICRS I, and the reader variability was measured. The new grading system, ICRS II, was developed and the inter- and intrareader variability determined by 3 independent readers. Collagen type II deposition was assessed immunohistochemically. RESULTS: The MODS and ICRS I demonstrated high interreader variability, with MODS also showing high intrareader variability. A new histological scoring system, ICRS II, was developed comprising 14 criteria to assess parameters related to chondrocyte phenotype and tissue structure. The ICRS II demonstrated lower inter- and intrareader variability compared with MODS or ICRS I. The overall assessment and matrix staining scores had the best correlation coefficients for inter- and intrareader variability (r = .81 and .82, respectively). The extent of collagen type II in cartilage, considered a marker of differentiation toward hyaline cartilage, could represent a measure of good cartilage repair. A correlation coefficient of .56 was obtained between the extent of collagen type II staining and the overall assessment score. CONCLUSION: The ICRS II represents an improvement over current histological cartilage repair grading systems in terms of reader reproducibility. The clinical relevance and its ability to predict long-term repair durability will be assessed once long-term clinical data become available.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».