Validating a semi-quantitative method to assess the degree of methylene blue staining in sentinel lymph nodes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To develop a digital algorithm and validate a semi-quantitative scoring method for surface methylene blue (MB) staining in whole lymph nodes (LN). Methods Lymph nodes from canine models undergoing sentinel lymph node (SLN) mapping were prospectively assessed ex vivo and photographed. Two blinded observers evaluated all images and assigned a semi-quantitative score based on surface staining (0 – no blue stain, 1 – 1-50% stained, 2 – 51-100% stained). A standard reference for degree of blue staining was based on signal-to-background ratios using computer-based imaging software with an output measurement of percentage of staining of the LN. Agreement between observers was assessed using the Kappa coefficient. Results 124 lymph nodes were included and demonstrated strong agreement (K = 0.8007, p < 0.0001) between results of semi-quantitative scoring and image analysis. Also, strong interobserver and intraobserver agreement was observed for the scoring system (K = 0.8051, p < 0.0001 and K = 0.9493, p < 0.0001, respectively). Discussion Agreement between the observer-based scoring system and imaging software illustrates a validated method in assessing MB staining, without the need for analysis software. The use of a semi-quantitative scoring system shows promise for a simple, objective assessment of MB staining in surgery and for future study. Lymph nodes can have variable surface colour, which can make assessment of blue staining challenging for novice observers in certain cases. This study describes a digital algorithm for quantitative analysis of blue staining in LN thereby providing a novel and objective reporting mechanism in scientific research involving SLN mapping.
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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 | 0,029 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».