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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 OpenAlex
Z. Laura Tabatabai, Manon Auger, Rhona J. Souers, Lisa A. Teot, Diane D. Davey

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,009
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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