Validation of Remote Digital Frozen Sections for Cancer and Transplant Intraoperative Services
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Whole-slide imaging (WSI) technology can be used for primary diagnosis and consultation, including intraoperative (IO) frozen section (FS). We aimed to implement and validate a digital system for the FS evaluation of cancer and transplant specimens following recommendations of the College of American Pathologists. MATERIALS AND METHODS: FS cases were routinely scanned at ×20 employing the "Navigo" scanner system. IO diagnoses using glass versus digital slides after a 3-week washout period were recorded. Intraobserver concordance was evaluated using accuracy rate and kappa statistics. Feasibility of WSI diagnoses was assessed by the way of sensitivity, specificity, as well as positive and negative predictive values. Participants also completed a survey denoting scan time, time spent viewing cases, preference for glass versus WSI, image quality, interface experience, and any problems encountered. RESULTS: Of the 125 cases submitted, 121 (436 slides) were successfully scanned including 93 oncological and 28 donor-organ FS biopsies. Four cases were excluded because of failed digitalization due to scanning problems or sample preparation artifacts. Full agreement between glass and digital-slide diagnosis was obtained in 90 of 93 (97%, κ = 0.96) oncology and in 24 of 28 (86%, κ = 0.91) transplant cases. There were two major and one minor discrepancy for cancer cases (sensitivity 100%, specificity 96%) and two major and two minor disagreements for transplant cases (sensitivity 96%, specificity 75%). Average scan and viewing/reporting time were 12 and 3 min for cancer cases, compared to 18 and 5 min for transplant cases. A high diagnostic comfort level among pathologists emerged from the survey. CONCLUSIONS: These data demonstrate that the "Navigo" digital WSI system can reliably support an IO FS service involving complicated cancer and transplant cases.
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 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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».