Papanicolaou Tests With Mixed High-Grade and Low‐Grade Squamous Intraepithelial Lesion Features: Distinct Performance in the College of American Pathologists Interlaboratory Comparison Program in Cervicovaginal Cytopathology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context. —Previous studies have shown that in gynecologic cytology, cases of low-grade squamous intraepithelial lesion (LSIL) and high-grade squamous intraepithelial lesion (HSIL) perform differently on interpretive review. The performance of cases with mixed LSIL and HSIL features is unknown. Objective. —To compare the performance of gynecologic cytology cases of “pure” LSIL and HSIL with cases showing mixed LSIL and HSIL features. Design. —We compiled performance data from the College of American Pathologists Interlaboratory Comparison Program in Cervicovaginal Cytopathology from the years 2003 and 2004, and compared the performance of slides showing relatively pure LSIL and HSIL (≤10% misclassification as HSIL and LSIL, respectively) with slides showing mixed LSIL or HSIL features (cases misclassified as LSIL or HSIL >10% of the time). Results. —Interpretations from a total of 4508 cases (2452 HSIL and 2056 LSIL) were analyzed. Overall, the sensitivity of participants on slides with a reference diagnosis of HSIL was 97.3%, and of LSIL was 95.9%. Performance trends for pure versus mixed cases varied by slide type and reference diagnosis. For conventional slides, participant sensitivity on pure HSIL cases was greatest (98.0%) and on pure LSIL cases was least (95.2%), while participant performance on cases with mixed features was intermediate (97.0% for mixed HSIL and 96.7% for mixed LSIL). In contrast, participant performance on ThinPrep slides showed the greatest sensitivity for mixed LSIL slides (97.9%), while performance on mixed HSIL slides showed the lowest sensitivity (95.7%); slides with pure features had intermediate sensitivity levels (96.3% for both HSIL and LSIL). Further evaluation demonstrated that conventional pure HSIL slides performed significantly better than mixed HSIL slides ( P = .006), whereas mixed LSIL slides performed better than pure LSIL slides ( P = .01). For ThinPrep slides, pure HSIL cases performed similarly to mixed HSIL cases ( P = .43), while mixed LSIL cases performed better than pure LSIL cases ( P = .04). Conclusion. —Slides with mixed LSIL and HSIL features have measurably distinct performance characteristics in comparison to slides with pure LSIL or HSIL features. Participant performance on conventional mixed cases is distinctly different from performance on ThinPrep mixed cases.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».