Interobserver and Intraobserver Variation Among Experts in the Diagnosis of Thyroid Follicular Lesions With Borderline Nuclear Features of Papillary Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Distinguishing follicular variant of papillary carcinoma (FVPC) from follicular adenoma and follicular carcinoma can be difficult if nuclear features of papillary carcinoma are not well developed or only focally present. We assessed interobserver and intraobserver agreement among 6 thyroid experts by using 15 cases in which original pathologists suspected FVPC. There was unanimous expert agreement in diagnosing FVPC in only 2 cases (13%) and majority agreement in 6 cases (40%). Unanimous agreement on benign and malignant diagnoses was seen in 4 cases (27%) and majority agreement on malignancy in 8 cases (53%). Intraobserver agreement ranged from 17% to 100%. Histologic features considered most helpful in diagnosing FVPC were nuclear clearing, nuclear grooves, nuclear overlapping and crowding, nuclear membrane irregularity, and nuclear enlargement. This considerable interobserver and intraobserver variability in the diagnosis of FVPC seems to result from lack of agreement on the minimal criteria needed to diagnose FVPC, even among experts.
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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 | 0,060 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».