Diagnostic Immunohistochemistry: What Can Go Wrong and How to Prevent It
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: -There are a number of critical factors that can lead to incorrect results if the diagnostic pathologist performing immunohistochemistry is unaware of, or not vigilant about, their influence. OBJECTIVE: -To highlight 3 arenas in which errors may be introduced. DATA SOURCES: -For choosing the correct primary antibody, selection of the most appropriate antibodies for a given clinical application can be aided by obtaining information from the vendor; however, this can yield incomplete information. There are a number of online databases that have comparisons of antibodies from different vendors, particularly with respect to their use and properties. Reading the published literature can assist in this process, particularly with respect to determining antibody sensitivity and specificity, but it is a daunting task to keep up with all of the immunohistochemistry-related papers published. Finally, Web sites of a number of quality assurance organizations are accessible and can provide a wealth of information comparing the "real world" performance characteristics of different antibodies to the same target protein. False-positive signals can result from a number of factors, including the use of inappropriately high antibody concentration, and "pseudospecific" signal that is in the wrong compartment of the cell. False-negative signal can result from factors such as use of a nonoptimized epitope retrieval method. It is critical that epitope retrieval methods be optimized for each antibody employed in the laboratory. CONCLUSIONS: -By paying attention to these potential problems, the "black box" of diagnostic immunohistochemistry can be made more transparent.
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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 | 0,073 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,009 |
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 ».