Variability in Synoptic Reporting of Colorectal Cancer pT4a Category and Lymphovascular Invasion
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Serosal involvement (pT4a category) and lymphovascular invasion have prognostic significance in colorectal carcinoma, but are subject to interobserver variation in assessment. OBJECTIVES.—: To provide the first large-scale assessment of interobserver variability in pT4a category and lymphovascular invasion reporting in real-world practice and to explore the impact of information from guidelines on variability in reporting these features. DESIGN.—: Analysis of 1555 consecutive synoptic reports of colorectal carcinoma was performed using multivariate logistic regression. Interobserver variability before and after the presentation of guideline information was assessed using an image-based survey. RESULTS.—: Significant differences in the odds of reporting pT4a versus pT3 category, detecting lymphovascular invasion of any type, and detecting large vessel invasion were identified among hospital sites and for individual pathologists compared with the median pathologist at the same site. Consistent with these results, interobserver agreement was only moderate in the image-based survey regarding T4a staging and lymphovascular invasion (all κ ≤ 0.57). The provision of information from guidelines did not tend to increase interobserver agreement in the survey, though responses in favor of using an elastic stain increased following recommendations for their use. However, when observers were provided with elastic-stained images, interobserver agreement remained only moderate (κ = 0.55). CONCLUSIONS.—: Real-world reporting of pT4a category and lymphovascular invasion shows substantial variability at both local and regional levels. Our study underscores the need to address these features in quality initiatives, and provides a novel method through which existing synoptic data can be harnessed to monitor reporting patterns and provide individualized feedback.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».