Immunohistochemistry Use by Diagnostic Category and Pathologist in 4477 Prostate Core Biopsy Sets Assessed at Two Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunohistochemistry (IHC) use in prostate cores is not routinely determined and its value assessed. METHODS: Pathology reports for cases accessioned 2011 to 2017 at two hospitals were retrieved. IHC orders by pathologist and hospital were extracted with a custom program and tabulated. The diagnostic category (and highest grade cancer if applicable) was obtained by a hierarchical (free text) string matching algorithm. RESULTS: The study period contained 4477 biopsy sets. Categorized by worst pathology (% stained), the cohort was: benign: 1184 cases (42%); prostatic intraepithelial neoplasia: 168 (68%); suspicious: 323 (93%); grade group 1 cancer (WHO1): 900 (78%); grade group two (WHO2): 840 (60%); WHO3 cancer: 451 (54%); WHO4 cancer: 363 (46%); WHO5 cancer: 215 (56%); cancer grade not specified: 33 (52%). The hospital was a predictor; site A(2716 biopsies) and site B(1761) accounted for 10,183 and 14,852 IHC, respectively. The cases with IHC decreased in the last 4 years (site A: 57->45%, site B: 79->73%). Thirty-five pathologists read >20 cases each and together interpreted 4418 (range, 21 to 415; median, 88). In total 24,766 IHCs were done on the 4,418 cases (5.6/case). The mean/median/SD/max/min IHCs/case for the 35 pathologists was 5.6/4.1/3.9/15.2/0.9. High IHC users (1st and 2nd quintile pathologists) called more suspicious for malignancy but not significantly more WHO1 than low IHC users. CONCLUSIONS: IHC use is most frequent at the benign/malignant interface, and dependent on the pathologist and hospital; however, it is independent of WHO1 cancer rate. Diagnostic rate information can inform and define appropriate and rational IHC use. We plan to follow IHC utilization retrospectively in relation to the diagnostic category going forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».