Utility of Multistep Protocols in the Analysis of Sentinel Lymph Nodes in Cutaneous Melanoma: An Assessment of 194 Cases
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Currently, no universal protocol exists for the assessment of sentinel lymph nodes (SLNs) in cutaneous melanoma. Many institutions use a multistep approach with multiple hematoxylin-eosin (H&E) and immunohistochemical stains. However, this can be a costly and time- and resource-consuming task. OBJECTIVE.—: To assess the utility for multistep protocols in the analysis of melanoma SLNs by specifically evaluating the Calgary Laboratory Services (CLS) protocol (which consists of 3 H&E slides and 1 S100 protein, 1 HMB-45, and 1 Melan-A slide per melanoma SLN block) and to develop a more streamlined protocol. DESIGN.—: Histologic slides from SLN resections from 194 patients with diagnosed cutaneous melanoma were submitted to the CLS dermatopathology group. Tissue blocks were processed according to the CLS SLN protocol. The slides were re-reviewed to determine whether or not metastatic melanoma was identified microscopically at each step of the protocol. Using SPSS software, a decision tree was then created to determine which step most accurately reflected the true diagnosis. RESULTS.—: We found with Melan-A immunostain that 337 of 337 negative SLNs (100%) were correctly diagnosed as negative and 55 of 56 positive nodes (98.2%) were correctly diagnosed as positive. With the addition of an H&E level, 393 of 393 SLNs (100%) were accurately diagnosed. CONCLUSIONS.—: We recommend routine melanoma SLN evaluation protocols be limited to 2 slides: 1 H&E stain and 1 Melan-A stain. This protocol is both time- and cost-efficient and yields high diagnostic accuracy.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».