Interlaboratory Concordance of ProMisE Molecular Classification of Endometrial Carcinoma Based on Endometrial Biopsy Specimens
Notice bibliographique
Résumé
Molecular classifiers improve the consistency of categorization of endometrial carcinoma and provide valuable prognostic information. We aimed to evaluate the interlaboratory agreement in ProMisE assignment across 3 dedicated Canadian gynecologic oncology centers. Fifty cases of endometrial carcinoma diagnosed on biopsy were collected from 3 centers and 3 unstained sections were provided to each participating site so that immunohistochemistry for MSH6, PMS2, and p53 could be performed and interpreted at each center, blinded to the original diagnoses and the results from other centers. A core was taken for DNA extraction and POLE mutation testing. Overall accuracy and κ statistic were assessed. MSH6, PMS2, and p53 could be assessed for all 50 cases, with agreement for 140/150 results. There was a high level of agreement in molecular classification (κ=0.82), overall. Cases with a discordant result for one of the features used in classification (n=10) were reviewed independently and the most common reason for disagreement was attributable to the weak p53 staining in 1 laboratory (n=4). Interpretive error in PMS2 (n=1) and MSH6 (n=2) assessment accounted for 3 of the remaining disagreements. Interpretive error in the assessment of p53 was identified in 2 cases, with very faint p53 nuclear reactivity being misinterpreted as wild-type staining. These results show strong interlaboratory agreement and the potential for greater agreement if technical and interpretive factors are addressed. Several solutions could improve concordance: central quality control to ensure technical consistency in immunohistochemical staining, education to decrease interpretation errors, and the use of secondary molecular testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».