295 Validation of a Cytotechnologist Manual Counting Service for the Ki67 Index in Neuroendocrine Tumors of the Pancreas and Gastrointestinal Tract
Notice bibliographique
Résumé
Pathologists routinely assess Ki67 immunohistochemistry to grade gastrointestinal and pancreatic neuroendocrine tumors. Unfortunately, manual counts of the Ki67 index are very time consuming, and “eyeball estimation” has been criticized for being unreliable. Manual Ki67 counts performed by cytotechnologists could potentially save pathologist time and improve accuracy. To assess the concordance between manual Ki67 index counts performed by cytotechnologists vs eyeball estimates and manual Ki67 counts by pathologists. Ki67 immunohistochemical stains were retrieved from archived gastrointestinal or pancreatic neuroendocrine tumor resections. We compared pathologist Ki67 eyeball estimates on glass slides and printed color images with manual counts by three cytotechnologists and gold standard manual Ki67 index counts by three pathologists. Tumor grade agreement between pathologist image eyeball estimate and gold standard pathologist manual count was fair (K value of 0.31 [95% CI 0.03–0.60]). In nine of 20 cases (45%), the mean pathologist eyeball estimate was one grade higher than the mean pathologist manual count. There was almost perfect agreement in classifying tumor grade between the mean cytotechnologist manual count and the mean pathologist manual count (K value of 0.91 [95% CI 0.7–1.0]). In 20 cases, there was only one grade disagreement between the two methods. Eyeball estimation by pathologists required less than one minute, while manual counts by pathologists required a mean of 17 minutes per case. Eyeball estimation of the Ki67 index has a high rate of tumor grade misclassification compared to manual counting. Cytotechnologist manual counts are accurate and save pathologists time.
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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 | 0,032 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».