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Enregistrement W2407306171 · doi:10.1038/npjbcancer.2016.14

Analytical validation of a standardized scoring protocol for Ki67: phase 3 of an international multicenter collaboration

2016· article· en· W2407306171 sur OpenAlexafffund
Samuel Leung, Torsten O. Nielsen, Lila Zabaglo, Indu Arun, Sunil Badve, Anita Bane, John M.S. Bartlett, Signe Borgquist, Martin C. Chang, Andrew Dodson, Rebecca A. Enos, Susan Fineberg, Cornelia M. Focke, Dongxia Gao, Allen M. Gown, Dorthe Grabau, Carolina Gutiérrez, Judith Hugh, Zuzana Kos, Anne‐Vibeke Lænkholm, Minggang Lin, Mauro G. Mastropasqua, Takuya Moriya, Sharon Nofech‐Mozes, C. Kent Osborne, Frédérique Penault‐Llorca, Tammy Piper, Takashi Sakatani, Roberto Salgado, Jane Starczynski, Giuseppe Viale, Daniel F. Hayes, Lisa M. McShane, Mitch Dowsett

Notice bibliographique

Revuenpj Breast Cancer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreOttawa HospitalUniversity of AlbertaOntario Institute for Cancer ResearchJuravinski HospitalMcMaster UniversityHealth Sciences CentreMount Sinai HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCure Brain Cancer FoundationNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchGovernment of OntarioOntario Institute for Cancer ResearchBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésIntraclass correlationExternal quality assessmentReproducibilityMedicineNuclear proliferationProtocol (science)Breast cancerCore biopsyConfidence intervalBiomarkerMulticenter studyNuclear medicinePathologyStatisticsInternal medicineCancerMathematicsRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathological analysis of the nuclear proliferation biomarker Ki67 has multiple potential roles in breast and other cancers. However, clinical utility of the immunohistochemical (IHC) assay for Ki67 immunohistochemistry has been hampered by unacceptable between-laboratory analytical variability. The International Ki67 Working Group has conducted a series of studies aiming to decrease this variability and improve the evaluation of Ki67. This study tries to assess whether acceptable performance can be achieved on prestained core-cut biopsies using a standardized scoring method. Sections from 30 primary ER+ breast cancer core biopsies were centrally stained for Ki67 and circulated among 22 laboratories in 11 countries. Each laboratory scored Ki67 using three methods: (1) global (4 fields of 100 cells each); (2) weighted global (same as global but weighted by estimated percentages of total area); and (3) hot-spot (single field of 500 cells). The intraclass correlation coefficient (ICC), a measure of interlaboratory agreement, for the unweighted global method (0.87; 95% credible interval (CI): 0.81-0.93) met the prespecified success criterion for scoring reproducibility, whereas that for the weighted global (0.87; 95% CI: 0.7999-0.93) and hot-spot methods (0.84; 95% CI: 0.77-0.92) marginally failed to do so. The unweighted global assessment of Ki67 IHC analysis on core biopsies met the prespecified criterion of success for scoring reproducibility. A few cases still showed large scoring discrepancies. Establishment of external quality assessment schemes is likely to improve the agreement between laboratories further. Additional evaluations are needed to assess staining variability and clinical validity in appropriate cohorts of samples.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,251
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2510,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations154
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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