e-Learning for Instruction and to Improve Reproducibility of Scoring Tumor-Stroma Ratio in Colon Carcinoma: Performance and Reproducibility Assessment in the UNITED Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The amount of stroma in the primary tumor is an important prognostic parameter. The tumor-stroma ratio (TSR) was previously validated by international research groups as a robust parameter with good interobserver agreement. OBJECTIVE: The Uniform Noting for International Application of the Tumor-Stroma Ratio as an Easy Diagnostic Tool (UNITED) study was developed to bring the TSR to clinical implementation. As part of the study, an e-Learning module was constructed to confirm the reproducibility of scoring the TSR after proper instruction. METHODS: The e-Learning module consists of an autoinstruction for TSR determination (instruction video or written protocol) and three sets of 40 cases (training, test, and repetition sets). Scoring the TSR is performed on hematoxylin and eosin-stained sections and takes only 1-2 minutes. Cases are considered stroma-low if the amount of stroma is ≤50%, whereas a stroma-high case is defined as >50% stroma. Inter- and intraobserver agreements were determined based on the Cohen κ score after each set to evaluate the reproducibility. RESULTS: Pathologists and pathology residents (N=63) with special interest in colorectal cancer participated in the e-Learning. Forty-nine participants started the e-Learning and 31 (63%) finished the whole cycle (3 sets). A significant improvement was observed from the training set to the test set; the median κ score improved from 0.72 to 0.77 (P=.002). CONCLUSIONS: e-Learning is an effective method to instruct pathologists and pathology residents for scoring the TSR. The reliability of scoring improved from the training to the test set and did not fall back with the repetition set, confirming the reproducibility of the TSR scoring method. TRIAL REGISTRATION: The Netherlands Trial Registry NTR7270; https://www.trialregister.nl/trial/7072. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/13464.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».