Digital reporting of whole-slide images is safe and suitable for assessing organ quality in preimplantation renal biopsies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Digital pathology allows networks of "remote" specialist pathologists to report the findings of preimplantation kidney biopsies. We sought to validate the assessment of preimplantation kidney transplant biopsies for diagnostic purposes using whole-slide images according to the recommendations of the College of American Pathologists. Sixty-two consecutive, previously reported, preimplantation kidney biopsies were scanned using the ScanScope Digital Slide Scanner at 0.5 μm/pixel (20× objective). The slides were assessed for percent glomerulosclerosis, tubular atrophy, interstitial fibrosis and vascular narrowing using the Remuzzi criteria by two pathologists, one using glass slides and the other using the whole-slide images viewed on a widescreen computer monitor. After a 2-week washout period, all of the slides were re-assessed by the same pathologists using the opposite mode of reporting to that used in the first evaluation. Very high glass-digital intraobserver concordance was achieved for the overall score and for individual grades by both pathologists (κ range, 0.841-0.973). The overall scores obtained by both pathologists and using both methods were identical. The times needed to assess the biopsies were 14 minutes when using a light microscope and 18 minutes, including scanning time, which averaged 2 minutes 20 seconds per slide, when using digital microscopy. Digital microscopy is a reliable, fast, and safe method for the assessment of preimplantation kidney biopsies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 découle