Molecular Auditing: An Evaluation of Unsuspected Tissue Specimen Misidentification
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Specimen misidentification is the most significant error in laboratory medicine, potentially accounting for hundreds of millions of dollars in extra health care expenses and significant morbidity in patient populations in the United States alone. New technology allows the unequivocal documentation of specimen misidentification or contamination; however, the value of this technology currently depends on suspicion of the specimen integrity by a pathologist or other health care worker. OBJECTIVE.—: To test the hypothesis that there is a detectable incidence of unsuspected tissue specimen misidentification among cases submitted for routine surgical pathology examination. DESIGN.—: To test this hypothesis, we selected specimen pairs that were obtained at different times and/or different hospitals from the same patient, and compared their genotypes using standardized microsatellite markers used commonly for forensic human DNA comparison in order to identify unsuspected mismatches between the specimen pairs as a trial of "molecular auditing." We preferentially selected gastrointestinal, prostate, and skin biopsies because we estimated that these types of specimens had the greatest potential for misidentification. RESULTS.—: Of 972 specimen pairs, 1 showed an unexpected discordant genotype profile, indicating that 1 of the 2 specimens was misidentified. To date, we are unable to identify the etiology of the discordance. CONCLUSIONS.—: These results demonstrate that, indeed, there is a low level of unsuspected tissue specimen misidentification, even in an environment with careful adherence to stringent quality assurance practices. This study demonstrates that molecular auditing of random, routine biopsy specimens can identify occult misidentified specimens, and may function as a useful quality indicator.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».