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Enregistrement W4224951853 · doi:10.5858/arpa.2021-0270-oa

Best Practices in CD30 Immunohistochemistry Testing, Interpretation, and Reporting: An Expert Panel Consensus

2022· article· en· W4224951853 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSpinal Cord Injury BCUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD30ImmunohistochemistryLymphomaInterpretation (philosophy)Expression (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT.—: Although CD30 testing is an established tool in the diagnostic workup of lymphomas, it is also emerging as a predictive biomarker that informs treatment. The current definition of CD30 positivity by immunohistochemistry is descriptive and based on reactivity in lymphomas that are defined by their universal strong expression of CD30, rather than any established threshold. Challenges include inconsistencies with preanalytic variables, tissue processing, pathologist readout, and with the pathologist and oncologist interpretation of reported results. OBJECTIVE.—: To develop and propose general best practice recommendations for reporting CD30 expression by immunohistochemistry in lymphoma biopsies to harmonize practices across institutions and facilitate assessment of its significance in clinical decision-making. DESIGN.—: Following literature review and group discussion, the panel of 14 academic hematopathologists and 2 clinical/academic hematologists/oncologists divided into 3 working groups. Each working group was tasked with assessing CD30 testing by immunohistochemistry, CD30 expression readout, or CD30 expression interpretation. RESULTS.—: Panel recommendations were reviewed and discussed. An online survey was conducted to confirm the consensus recommendations. CONCLUSIONS.—: CD30 immunohistochemistry is required for all patients in whom classic Hodgkin lymphoma and any lymphoma within the spectrum of peripheral T-cell lymphoma are differential diagnostic considerations. The panel reinforced and summarized that immunohistochemistry is the preferred methodology and any degree of CD30 expression should be reported. For diagnostic purposes, the interpretation of CD30 expression should follow published guidelines. To inform therapeutic decisions, report estimated percent positive expression in tumor cells (or total cells where applicable) and record descriptively if nontumor cells are positive.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,397
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,325
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3970,325
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0150,015
Intégrité de la recherche0,0160,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,288 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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