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Enregistrement W2953499075 · doi:10.1111/his.13946

Inter‐ and intraobserver agreement of programmed death ligand 1 scoring in head and neck squamous cell carcinoma, urothelial carcinoma and breast carcinoma

2019· article· en· W2953499075 sur OpenAlexaff
Michelle R. Downes, Elzbieta Slodkowska, Nora Katabi, Achim A. Jungbluth, Bin Xu

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésConcordanceMedicineHead and neck squamous-cell carcinomaIntraclass correlationCarcinomaOncologyPD-L1clone (Java method)CancerImmunohistochemistryPathologyHead and neck cancerInternal medicineImmunotherapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression by tumour cells (TC) is a mechanism for tumour immune escape through down-regulation of antitumour T cell responses and is a target for immunotherapy. PD-L1 status as a predictor of treatment response has led to the development of multiple biomarkers with different reference cut-offs. We assessed pathologist consistency in evaluating PD-L1 immunopositivity by examining the inter- and intraobserver agreement using various antibody clones and different cancer types. METHODS AND RESULTS: PD-L1 expression in TC and immune cells (IC) was manually scored in 27 head and neck squamous cell carcinoma (HSCC), 30 urothelial carcinoma (UC) and breast carcinoma (BC) using three commercial clones (SP263, SP142, 22C3) and one platform-independent test (E1L3N). For interobserver agreement, PD-L1 status was evaluated blindly by three pathologists. For intraobserver agreement, PD-L1 expression was re-evaluated following a wash-out period. Intraclass correlation coefficient (ICC), overall percentage agreement (OPA) and κ-values were calculated. Using clinical algorithms, the percentage of PD-L1-positive cases in HSCC, BC and UC were 15-81%, 47-67% and 7-43%, respectively. The percentage of PD-L1 positive cases relied heavily on the algorithm/cut-off values used. Almost perfect interobserver agreement was achieved using SP263 and E1L3N in HSCC, 22C3, SP142 and E1L3N in BC and 22C3 in UC. The SP142 clone in UC and HSCC showed moderate agreement and was associated with lower ICC and decreased intraobserver concordance. CONCLUSIONS: Excellent inter- and intraobserver agreement can be achieved using SP263, 22C3 and E1L3N, whereas PD-L1 scoring using SP142 clone is associated with a higher level of subjectivity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations51
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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