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Enregistrement W2795771146 · doi:10.5858/arpa.2017-0167-cp

Performance Characteristics of Cerebrospinal Fluid Cytology: An Analysis of Responses From the College of American Pathologists Nongynecologic Cytopathology Education Program

2018· article· en· W2795771146 sur OpenAlexaff
Z. Laura Tabatabai, Manon Auger, Rhona J. Souers, Lisa A. Teot, Diane D. Davey

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphadenopathy Diagnosis and Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytopathologyConcordanceMedicineCytologyCerebrospinal fluidPathologyLymphomaMedical diagnosisLeukemiaMalignancyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: - Cerebrospinal fluid cytology is a critical diagnostic tool for the diagnosis of many conditions affecting the central nervous system. OBJECTIVE: - To assess the performance characteristics of cerebrospinal fluid cytology samples by evaluating participant interpretations within the College of American Pathologists Nongynecologic Cytopathology Education program. DESIGN: - Participant interpretations (N = 46 264) evaluated in the College of American Pathologists Nongynecologic Cytopathology Education Program were examined for concordance with the general category and with the reference diagnosis. Two nonlinear mixed models were used to analyze the concordance rates. RESULTS: - The overall concordance rates for the general category and reference diagnosis were 92.1% and 81.0%, respectively. In the malignant category, the concordance rates with the reference diagnosis were lowest for diagnoses of nonhematopoietic small blue round cell tumors (54.8%) and metastatic malignancy (77.5%); the concordance rate with the reference diagnosis was highest for leukemia/lymphoma (94.0%). In the benign category, the concordance rate was lowest for normal cerebrospinal fluid reference diagnoses (58.6%), followed by acute and chronic inflammation (64.6%), fungal infection (80.8%), and macrophages (85.3%). Significant differences in concordance were uncovered when performance was evaluated by participant type and stain technique. Leukemia/lymphoma was the most common diagnosis for misclassified nonhematopoietic small blue round cell tumor cases and negative or inflammatory cerebrospinal fluid cases. CONCLUSIONS: - This study illustrates the difficulties in achieving accurate diagnoses from cerebrospinal fluid specimens, particularly for nonhematopoietic small blue round cell tumors and normal and inflammatory cerebrospinal fluid specimens.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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