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Enregistrement W2971431713 · doi:10.30699/ijp.2019.99566.1985

Inter-observer Variability in Histomorphological Evaluation of Non-neoplastic Liver Biopsy Tissue and Impact of Clinical Information on Final Diagnosis in Shahid Beheshti University of Medical Sciences Affiliated Hospitals

2019· article· en· W2971431713 sur OpenAlexaff
Zeinab Kishani Farahani, Mahsa Ahadi, Behrang Kazeminejad, Tahmineh Mollasharifi, Malihe Saber Afsharian, Amir Sadeghi, Farahnaz Bidari Zerehpoosh, Elena Jamali, Niki Hasanzadeh, Abolfazl Movafagh, Arash Dehghan, Arsham Moradi, Afshin Moradi

Notice bibliographique

RevueIranian journal of pathology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsyGrading (engineering)Liver biopsyShahidFatty liverInternal medicineGastroenterologyRadiologyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scan to discover onlineBackground & Objective: Liver biopsy is the main method for grading and staging liver disorders, but the effects of clinical information and optimal biopsy specimen size on interpretation remain contentious.The aim of the study was to evaluate the impact of clinical information and quality of liver specimen on inter-observer agreement for liver disease.Methods: A total of 289 consecutive biopsy specimens from 2010 to 2017 were re-evaluated by five pathologists using the modified Ishak and non-alcoholic fatty liver diseases (NAFLD) activity score (NAS) systems.Detailed clinical information was extracted from medical records of patients and the size of all liver biopsy samples was recorded.Results: Full agreement between primary diagnosis and final diagnosis was obtained in 214 cases (74%).The remaining cases, namely 22 (7.6%) and 53 (18.3%) biopsies had minor and major diagnostic discrepancies, respectively.The results showed that the overall agreement was significantly higher in cases with complete clinical information than patients without any clinical information and even with partial clinical information (P<0.001).Interestingly, no significant difference in inter-observer agreement was achieved with a length over 20 mm (P=0.181).However, the inter-observer variation significantly decreased when the number of portal tract was more than 10 (P=0.001).Conclusion: This study identified the impact of clinical information and the number of portal tracts as the key factors to diagnosis.Therefore, request forms for liver biopsies should always be accompanied with the clinical history.Moreover, adequacy of biopsy specimens is very useful for accurate evaluation of samples by pathologists.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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