Internet based second opinion pathology in a large chemotherapy trial for ovarian cancer – results of a standardized review process
Notice bibliographique
Résumé
Background: It has been suggested that specialized pathology review prior to randomization should become standard procedure in study protocols, because a considerable number of patients in clinical trials of ovarian carcinoma may have histopathological diagnoses in conflict with inclusion criteria. We hypothesized that our new, internet-based high throughput infrastructure would be capable of providing specialized second opinion pathology within 10 days. Design: Patients scheduled for the AGO OVAR17 ovarian carcinoma chemotherapy trial were registered for expert pathologic case review prior to randomization. All original slides were requested from local pathologist, scanned and uploaded to a secured internet server. Five pathologists specialized in gynecologic pathology from Austria, Switzerland and Germany were available online. If necessary, immunohistochemistry was available through a collaborating pathology lab. Results: 880 patients with an original diagnosis of ovarian epithelial carcinoma were registered through our internet platform for second opinion pathology review from 10/2011 – 07/2013. In 2.5% (n = 22) of cases, a major diagnostic discrepancy of potential clinical relevance was found leading to exclusion from the chemotherapy trial. Ovarian borderline tumors and ovarian metastasis were the leading discrepant diagnosis. The average time from patient registration until completion of pathology review was 5.2 days. Conclusion: Our results show that the use of a new internet-based infrastructure makes specialized case review prior to patient randomization feasible within less than 10 working days. Our new approach might further improve quality of patient care through minimization of overtreatment, especially of patients with ovarian borderline tumors and inadequate treatment of patients with ovarian metastases.
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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 | 0,021 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».