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Enregistrement W2921859820 · doi:10.1097/pas.0000000000001220

Interobserver Agreement for Mismatch Repair Protein Immunohistochemistry in Endometrial and Nonserous, Nonmucinous Ovarian Carcinomas

2019· article· en· W2921859820 sur OpenAlexaff
Ayşegül Sarı, Aaron Pollett, Lua Eiriksson, Brenda Lumsden-Johanson, Emily Van de Laar, Hamid Kazerouni, Amir Mohammad Salehi, Monalisa Sur, Alice Lytwyn, Sarah E. Ferguson

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunohistochemistryOvarian carcinomasMedicineCarcinomaOncologyOvarian carcinomaPathologyOvarian cancerInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunohistochemistry (IHC) for mismatch repair (MMR) proteins is an established test to identify Lynch syndrome (LS) in patients with colorectal cancer and is being increasingly used to identify LS in women with endometrial and/or nonserous ovarian cancer (OC). We assessed interobserver agreement in the interpretation of MMR-IHC on endometrial and ovarian carcinomas. The study consisted of 73 consecutive endometrial cancers (n=48) and nonserous, nonmucinous epithelial OCs (n=25). Six pathologists from 2 cancer centers, one with and the other without, previous experience in interpreting MMR-IHC, evaluated MLH1, MSH2, MSH6, and PMS2 stains. Before the study, an experienced pathologist led a review of 9 teaching cases. A decision tool was developed as a guide in MMR-IHC interpretation. Staining was interpreted as intact, deficient, or equivocal for each protein. Interobserver agreement for the patient MMR status was categorized as "almost perfect" with κ=0.919 (95% CI, 0.863-0.976). All observers were in agreement in 66 (92%) tumors. Four of the less experienced pathologists had at least 1 discrepant interpretation. There were 6 discordant cases: 3 MMR-deficient cases and 2 MMR-intact cases by majority opinion were called equivocal by at least 1 observer, and 1 MMR-deficient case by majority opinion was interpreted as MMR intact by 1 pathologist. Only the latter case (1/73 patients, 1.4%) had an unequivocal disagreement that could affect patient management. Issues associated with discordant interpretation included heterogeneous staining, intratumoral lymphocytes, regional reduced internal control tissue staining, and scattered absent/weak staining adjacent to tumor cells with strong nuclear staining.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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