Inappropriate calibration and optimisation of pan-keratin (pan-CK) and low molecular weight keratin (LMWCK) immunohistochemistry tests: Canadian Immunohistochemistry Quality Control (CIQC) experience
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Pan-cytokeratin (pan-CK) and low molecular weight cytokeratin (LMWCK) tests are the most common immunohistochemistry (IHC) tests used to support evidence of epithelial differentiation. Canadian Immunohistochemistry Quality Control (CIQC), a new provider of proficiency testing for Canadian clinical IHC laboratories, has evaluated the performance of Canadian IHC laboratories in two proficiency testing challenges for both pan-CK and LMWCK. METHODS: CIQC has designed a 70-sample tissue microarray (TMA) for challenge 1 and a 30-sample TMA for challenge 2. There were 13 participants in challenge 1, and 62 in challenge 2. All results were evaluated and scored by CIQC assessors and compared with reference laboratory results. RESULTS: Participating laboratories often produced false-negative results that ranged from 20% to 80%. False-positive results were also detected. About half of participating clinical laboratories have inappropriately calibrated IHC tests for pan-CK and LMWCK, which are the most commonly used markers for demonstration of epithelial differentiation. The great majority of laboratories were not aware of the problem with calibration of pan-CK and LMWCK tests because of inappropriate selection of external positive controls and samples for optimisation of these tests. Benign liver and kidney are the most important tissues to include as positive controls for both pan-CK and LMWCK. CONCLUSIONS: Participation in external quality assurance is important for peer comparison and proper calibration of IHC tests, which is also helpful for appropriate selection of positive control material and material for optimisation of the tests.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».