High interobserver variability and frequent overdiagnosis of dysplasia in fundic gland polyps can be improved by detecting atypia on the surface epithelium and an abrupt transition to non‐neoplastic cells
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Fundic gland polyps (FGPs) arise sporadically and in combination with familial adenomatous polyposis (FAP). Criteria for distinguishing low-grade dysplasia (LGD) from regenerative atypia in FGPs are not well established. The aims of study were to determine: (i) interobserver variability in diagnosing LGD in FGPs; (ii) bias in diagnosing LGD in FAP patients; and (iii) stringent criteria for LGD in FGPs. METHODS AND RESULTS: Five senior pathologists who were blinded to the clinical history reviewed 72 FAP-associated FGPs and 34 sporadic FGPs. Cases were classified as negative (score = 0) or positive (score = 1) for LGD. Each case was assigned a 'combined dysplasia score' (CDS) ranging from 0 to 5 to reflect all five opinions. Fleiss' kappa showed only moderate interobserver agreement (κ = 0.46). Forty-one FGPs were classified as negative for dysplasia by consensus (CDS = 0-1), including 10 (24%) originally diagnosed as LGD. In contrast, all 37 cases classified as LGD by consensus (CDS = 4-5) were originally diagnosed as LGD, indicating that overdiagnosis of dysplasia is more common than underdiagnosis (P = 0.0012). Cytological atypia in the surface epithelium and an abrupt transition between atypical and normal-appearing epithelium were the most sensitive (97% and 100%, respectively) and specific (100% and 98%, respectively) features of dysplasia (P < 0.0001 for both comparisons). Very good agreement was achieved when a diagnosis of dysplasia was based on the presence of both features (κ = 0.85). CONCLUSIONS: There is high interobserver variability and a tendency to overdiagnose LGD in FGPs. Strict criteria requiring both surface atypia and abrupt transition for LGD in FGPs result in low interobserver variability.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».