Interobserver Reliability for Identifying Specific Patterns of Placental Injury as Defined by the Amsterdam Classification
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: Placental pathology is an essential tool for understanding neonatal illness. The recent Amsterdam international consensus has standardized criteria and terminology, providing harmonized data for research and clinical care. OBJECTIVE.—: To evaluate the interobserver reliability of these criteria between pathologists at different levels of experience using digitally scanned slides from placentas in a birth population including a large proportion of normal deliveries. DESIGN.—: This was a secondary analysis of selected placentas from a large case-control study of placental lesions associated with neonatal encephalopathy. Histologic slides from 80 placentas were digitally scanned and blindly evaluated by 6 pathologists. Interobserver reliability was assessed by positive and negative agreement, Fleiss κ, and interrater correlation coefficients. RESULTS.—: Overall agreement on the diagnosis, grading, and staging of acute chorioamnionitis and villitis of unknown etiology was moderate to good for all observers and good to excellent for a subset of 4 observers. Agreement on the diagnosis and subtyping of fetal vascular malperfusion was poor to fair for all observers and fair to moderate for the subset of 4 pathologists. Agreement on accelerated villous maturation was poor. CONCLUSIONS.—: This study critically evaluates interobserver reliability for lesions defined by the Amsterdam consensus using scanned images with a low frequency of pathologic lesions. Although reliability was good to excellent for inflammatory lesions, lower reliability for vascular lesions emphasizes the need to more explicitly define the specific histologic features and boundaries for these patterns.
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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 | 0,081 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».