Histopathological evaluation of duodenal biopsy in the PreventCD project. An observational interobserver agreement study
Notice bibliographique
Résumé
Aim of the current study was to evaluate the inter-observer agreement between pathologists in the diagnosis of celiac disease (CD), in the qualified context of a multicenter study. Biopsies from the "PreventCD" study, a multinational- prospective- randomized study in children with at least one-first-degree relative with CD and positive for HLA-DQ2/HLA-DQ8. Ninety-eight biopsies were evaluated. Considering diagnostic samples with villous atrophy (VA), the agreement was satisfactory (κ = 0.84), but much less when assessing the severity of these lesions. The use of the recently proposed Corazza-Villanacci classification showed a moderately higher level of agreement (κ = 0.39) than using the Marsh-Oberhuber system (κ = 0.31). 57.1% of cases were considered correctly oriented. A number of >4 samples per patient was statistically associated to a better agreement; orientation did not impact on κ values. Agreement results in this study appear more satisfactory than in previous papers and this is justified by the involvement of centers with experience in CD diagnosis and by the well-controlled setting. Despite this, the reproducibility was far from optimal with a poor agreement in grading the severity of VA. Our results stress the need of a minimum of four samples to be assessed by the pathologist.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».