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Enregistrement W2527179630 · doi:10.1136/jclinpath-2016-203947

Regression grading in neoadjuvant treated pancreatic cancer: an interobserver study

2016· article· en· W2527179630 sur OpenAlexaff
Sangeetha Kalimuthu, Stefano Serra, Neesha C. Dhani, Sara Hafezi‐Bakhtiari, Eva Szentgyörgyi, Rajkumar Vajpeyi, Runjan Chetty

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceGrading (engineering)MedicinePancreatic cancerNeoadjuvant therapyRegressionRegression analysisOncologyInternal medicineRadiologyCancerStatisticsBreast cancerMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Several regression grading systems have been proposed for neoadjuvant chemoradiation-treated pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). This study aimed to examine the utility, reproducibility and level of concordance of three most frequently used grading systems. METHODS: Four gastrointestinal pathologists used the College of American Pathologists (CAP), Evans, MD Anderson Cancer Centre (MDA) regression grading systems to grade 14 selected cases (7-20 slides from each case) of neoadjuvant chemoradiation-treated PDAC. A postscoring discussion with each pathologist was conducted. The results were entered into a standardised data collection form and statistical analyses were performed. RESULTS: There was little concordance across the three systems. The Kendall coefficient of concordance agreement scores were: CAP: 2-poor, 2-fair; Evans: 1-fair, 1-moderate, 2-good; MDA: 1-poor, 2-moderate, 1-good. Interpretation in all three grades in the CAP grading system was a source of discrepancy. Furthermore, using fibrosis as a criterion to assess regression was contentious. In the Evans system, quantifying tumour destruction using arbitrary percentage cut-offs (ie, 9% vs 10%; 50% vs 51%, etc) was imprecise and subjective. Although the MDA system generated greatest concordance, this was due to 'oversimplification' surrounding wide, arbitrarily assigned thresholds of </> 5% of tumour. CONCLUSIONS: All systems lacked precision and clarity for accurate regression grading. Presently the clinical utility and impact of histological regression grading in patient management is questionable. There is a need to re-evaluate regression grading in the pancreas and establish a reproducible, clinically relevant grading system.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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