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Enregistrement W3199352012 · doi:10.1111/cup.14135

Appropriate use criteria for ancillary diagnostic testing in dermatopathology: New recommendations for 11 tests and 220 clinical scenarios from the American Society of Dermatopathology Appropriate Use Criteria Committee

2021· article· en· W3199352012 sur OpenAlex
Maxwell A. Fung, Claudia I. Vidal, Eric A. Armbrecht, Aleodor A. Andea, David S. Cassarino, Nneka I. Comfere, Patrick O. Emanuel, Tammie Ferringer, Alexandra C. Hristov, Jinah Kim, Scott Lauer, Konstantinos Linos, Tricia A. Missall, Kiran Motaparthi, Roberto A. Novoa, Rajiv M. Patel, Sara C. Shalin, Uma Sundram, Antoanella Calame, Daniel Bennett, Lyn M. Duncan, Dirk M. Elston, Gregory A. Hosler, Yadira Hurley, Alexander J. Lazar, Lori Lowe, Jane L. Messina, Jonathan P. Myles, Jose A. Plaza, Víctor G. Prieto, Vijaya Reddy, András Schaffer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensRoyal Jubilee HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDermatopathologyMedicinePathologyTest (biology)Diagnostic testDermatologyBiologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Appropriate use criteria (AUC) provide patient-centered physician guidance in test selection. An initial set of AUC was reported by the American Society of Dermatopathology (ASDP) in 2018. AUC reflect evidence collected at single timepoints and may be affected by evolving evidence and experience. The objective of this study was to update and expand AUC for selected tests. METHODS: RAND/UCLA (RAND Corporation [Santa Monica, CA]/University of California Los Angeles) methodology used includes the following: (a) literature review; (b) review of previously rated tests and previously employed clinical scenarios; (c) selection of previously rated tests for new ratings; (d) development of new clinical scenarios; (e) selection of additional tests; (f) three rating rounds with feedback and group discussion after rounds 1 and 2. RESULTS: For 220 clinical scenarios comprising lymphoproliferative (light chain clonality), melanocytic (comparative genomic hybridization, fluorescence in situ hybridization, reverse transcription polymerase chain reaction, telomerase reverse transcriptase promoter), vascular disorders (MYC), and inflammatory dermatoses (periodic acid-Schiff, Gömöri methenamine silver), consensus by panel raters was reached in 172 of 220 (78%) scenarios, with 103 of 148 (70%) rated "usually appropriate" or "rarely appropriate" and 45 of 148 (30%), "appropriateness uncertain." LIMITATIONS: The study design only measures appropriateness. Cost, availability, test comparison, and additional clinical considerations are not measured. The possibility that the findings of this study may be influenced by the inherent biases of the dermatopathologists involved in the study cannot be excluded. CONCLUSIONS: AUC are reported for selected diagnostic tests in clinical scenarios that occur in dermatopathology practice. Adhering to AUC may reduce inappropriate test utilization and improve healthcare delivery.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle