Preoperative CT Classification of the Resectability of Pancreatic Cancer: Interobserver Agreement
Notice bibliographique
Résumé
Background Accurate assessment of local resectability of pancreatic cancer at initial workup is critical to determine the most appropriate management strategy among up-front operation, neoadjuvant treatment, or palliative treatment. Purpose To investigate the interobserver agreement of the preoperative CT classification of the local resectability of pancreatic cancer and to determine if radiologist experience level impacts evaluation, and to evaluate the reader performance in assessing resectability at CT in a subset of patients with a reference standard for local resectability. Materials and Methods This retrospective study was composed of patients with pathologic-analysis-confirmed pancreatic cancers between January 2013 and December 2014 who underwent baseline multiphasic contrast agent–enhanced CT. Eight board-certified radiologists with different levels of experience (more experienced, ≥6 years, n = 4; less experienced, 1st- or 2nd-year fellows, n = 4) reviewed the CT images and classified cancers as resectable, borderline resectable, or unresectable. Interobserver agreements were determined for all reviewers and subgroups of reviewers stratified according to experience (more vs less) by using Fleiss κ statistics. In patients with reference standards for local resectability, diagnostic performances of each reviewer were assessed by using receiver operating characteristic curve analysis. Results There were 110 patients (mean age, 61 years ± 11; 60 men) who were evaluated. Overall interobserver agreements were moderate for resectability classification (κ = 0.48; 95% confidence interval: 0.45, 0.50). Only 30.0% of patients (33 of 110) were given the same resectability classification from all reviewers. More experienced reviewers demonstrated higher agreement in category assignments than less experienced reviewers (κ = 0.55 [95% confidence interval: 0.50, 0.60] vs 0.43 [95% confidence interval: 0.38, 0.49], respectively). For prediction at CT of margin-negative (ie, R0) resections (n = 82), areas under the receiver operating characteristic curve of all reviewers were greater than 0.80 (range, 0.83–0.96). However, borderline resectable cancers showed diverse R0 rates ranging from 0% to 74% depending on the reviewers. Conclusion Considerable interobserver variability exists in the assignment at CT of the local resectability of pancreatic cancer, even among experienced radiologists. © RSNA, 2019 Online supplemental material is available for this article.
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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 | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».