A QA Program for MRD Testing Demonstrates That Systematic Education Can Reduce Discordance Among Experienced Interpreters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minimal residual disease (MRD) in B lymphoblastic leukemia (B-ALL) by flow cytometry is an established prognostic factor used to adjust treatment in most pediatric therapeutic protocols. MRD in B-ALL has been standardized by the Children's Oncology Group (COG) in North America, but not routine clinical labs. The Foundation for National Institutes of Health sought to harmonize MRD measurement among COG, oncology groups, academic, community and government, laboratories. METHODS: Listmode data from post-induction marrows were distributed from a reference lab to seven different clinical FCM labs with variable experience in B-ALL MRD. Labs were provided with the COG protocol. Files from 15 cases were distributed to the seven labs. Educational sessions were implemented, and 10 more listmode file cases analyzed. RESULTS: Among 105 initial challenges, the overall discordance rate was 26%. In the final round, performance improved considerably; out of 70 challenges, there were five false positives and one false negative (9% discordance), and no quantitative discordance. Four of six deviations occurred in a single lab. Three samples with hematogones were still misclassified as MRD. CONCLUSIONS: Despite the provision of the COG standardized analysis protocol, even experienced laboratories require an educational component for B-ALL MRD analysis by FCM. Recognition of hematogones remains challenging for some labs when using the COG protocol. The results from this study suggest that dissemination of MRD testing to other North American laboratories as part of routine clinical management of B-ALL is possible but requires additional educational components to complement standardized methodology. © 2017 International Clinical Cytometry Society.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle