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Enregistrement W2589537887 · doi:10.1182/blood.v108.11.348.348

Pathology the Gold Standard – A Retrospective Analysis of Discordant “Second-Opinion” Lymphoma Pathology and Its Impact on Patient Care.

2006· article· en· W2589537887 sur OpenAlexaff
Vishal Kukreti, Bruce Patterson, Jeannie Callum, Ed Etchells, Michael Crump

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLymphomaSurgical pathologyRetrospective cohort studyAnatomical pathologyPathologicalPathologyClinical pathologyImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A change in diagnosis on review of pathology, “second-opinion pathology”, is not uncommon for hematological malignancies with a range of between 11–20%. Hence, there is a significant potential for incurring a diagnostic error with implications during the clinical management of patients. We conducted a retrospective review to evaluate both potential and actual medical error noted in the management of lymphoma patients treated at Princess Margaret Hospital (PMH), by evaluating results of pathological review and identifying patients with a change in diagnosis between the initial referring centre and PMH (i.e. discordant pathology). All consecutive cases seen in medical or radiation oncology clinics between January 01, 2000 to June 30, 2003 with follow-up data collected to Dec 31, 2003 were evaluated. Only patients who had lymphoma first diagnosed after January 01, 2000 who had a referring centre pathology report and had clinical care at PMH were included. RESULTS: There were 2818 consecutive lymphoma patients identified of whom only 1065 (38%) met inclusion/exclusion criteria. There were 176 cases with discordant pathology identified in 171 individual patients (discordance rate of 16%); specimens evaluated were from nodal tissue – 129, extra-nodal – 36 and bone marrow – 11. The most common reasons for discordance were: malignant ↔ non-malignant – 27 cases, Non-Hodgkins ↔ Hodgkins – 14 cases, lymphoma ↔ solid tumour – 18 cases and more aggressive lymphoma ↔ less aggressive lymphoma – 47 cases. We found that disagreement in morphology was most often responsible for change (40%) followed by morphology and immunohistochemistry (27%). Cutaneous biopsies were found to have a higher rate of discordance than other biopsy sites. The 176 cases were graded by 6 blinded reviewers (pathologists and clinicians as well as physicians not affiliated with PMH) on a scoring system from minimal to severe with respect to potential for harm. Grading: not significant = 20 cases, minimal = 38 cases, moderate = 73 cases and severe = 43 cases. Overall, 66% of cases were deemed to have a moderate to severe potential for harm based on their discordant pathology. For these discordant cases, actual clinical management was based on PMH pathology interpretation in 52% versus 2% who were treated based referring centre diagnosis. 63 of 176 cases (37%) required additional biopsies or a more definitive biopsy to resolve the discordance. This resulted in 21 patients having significant surgical procedures such as partial gastrectomies, lumpectomies and mediastinal surgery. Overall, based on treatment policies and the treating physician’s opinion, there were 16 patients who were over-treated, 4 patients under-treated, 9 patients who had a significant change in planned treatment and 2 patients incorrectly treated. CONCLUSIONS: a discordance rate of 16% was similar to previous studies and this high rate maybe improved through centralization of lymphoma pathology;these types of patients are clearly at risk for harm, as best exemplified by patients who were felt to have a benign pathology that was actually malignant;Discordant pathology has clear clinical implications including serial biopsies, invasive testing and treatment delays.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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