Standardization of Positive Controls in Diagnostic Immunohistochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Diagnostic immunohistochemistry (dIHC) has been practiced for several decades, with an ongoing expansion of applications for diagnostic use, and more recently for detection of prognostic and predictive biomarkers. However, standardization of practice has yet to be achieved, despite significant advances in methodology. An Ad Hoc Expert Committee was formed to address the standardization of controls, which is a missing link in demonstrating and assuring standardization of the various components of dIHC. This committee has also developed a concept of immunohistochemistry critical assay performance controls that are intended to facilitate methodology transfer and harmonization in dIHC. Furthermore, the committee has clarified definitions of IHC assay sensitivity and specificity, with special emphasis on how these definitions apply to positive controls. Recommendations for “best laboratory practice” regarding positive controls for dIHC are specified. The first set of immunohistochemistry critical assay performance controls for several frequently used IHC stains or tests is also developed and presented.
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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 | 0,087 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».