Current Morphologic Criteria Perform Poorly in Identifying Hereditary Leiomyomatosis and Renal Cell Carcinoma Syndrome-associated Uterine Leiomyomas
Notice bibliographique
Résumé
The contemporary oncologic pathology report conveys diagnostic, prognostic, predictive, and hereditary predisposition information. Each component may be premised on a morphologic feature or a biomarker. Clinical validity and reproducibility are paramount as is standardization of reporting and clinical response to ensure individualization of patient care. Regarding hereditary predisposition, morphology-based genetic referral systems in some instances have eclipsed genealogy-based systems, for example, cell type in ovarian cancer and BRCA screening. In other instances such as Lynch syndrome, morphology-based schemas supplement clinical schemas and there is an emerging standard of care for reflex biomarker testing. Hereditary leiomyomatosis and renal cell carcinoma (HLRCC) syndrome predisposes patients to uterine and cutaneous leiomyomas (LMs) and renal cell carcinomas (RCCs). Several authors have emphasized the role pathologists may play in identifying this syndrome by recognizing the morphologic characteristics of syndromic uterine LMs and RCCs. Recently immunohistochemical overexpression of S-(2-succinyl) cysteine (2SC) has been demonstrated as a robust biomarker of mutation status in tumors from HLRCC patients. In this blinded control-cohort study we demonstrate that the proposed morphologic criteria used to identify uterine LMs in HLRCC syndrome are largely irreproducible among pathologists and lack sufficient robustness to serve as a trigger to triage cases for 2SC immunohistochemistry or patients for further family/personal history inquiry. Although refinement of morphologic criteria can be considered, in view of the availability of a clinically robust biomarker, consideration should be given to reflex testing of uterine LMs with an appropriate age cut off or in the setting of a suspicious family history.
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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 | 0,015 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».