Breast cancer survival stratified by automated versus visual analysis of ER and PR immunohistochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A woman should be able to trust that the steroid receptor status of her cancer is reported correctly. Immunohistochemistry (IHC) allows for specific assessment of tumour cells and the role of automated image analysis (IA) in the assessment of receptor IHC in breast cancer is topical. We compared ER and PR status assessed visually and by IA, and their respective abilities to predict cancer-specific survival and recurrence in a cohort with mature follow up.Patients and methods: Patients (n=525) treated for primary symptomatic operable breast cancer in Glasgow during 1995-8 were studied in triplicate tissue microarray using ER (Dako 6F11/12) and PR (Leica R636) IHC. Allred and weighted Histoscores were assigned visually (v-H Scores) and weighted H-scores by IA (ia-H Scores; Slidepath nuclear protocol). Interclass correlation coefficients, univariate and multivariate analyses were performed in SPSS v18.Results: Minimum follow up was 11.8 years (median 13.8). There was excellent agreement between steroid receptor v-H and ia-H Scores and both methods predicted cancer-specific survival equally well overall and in the 384 patients who received endocrine treatment. Allred score was also effective.Conclusions: Automated analysis of ER and PR status gave results in excellent agreement with visual analysis and equally effective (but not better) prediction of survival and tumour recurrence. Visual confirmation that the cells being analysed are representative of the invasive carcinoma remains essential and no quality asssurance requirements are made redundant by image analysis if disasters like the Newfoundland ER testing debacle (Hede, K: JNCI 2008;100:837-) are to be avoided.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».