Development of an Evidence-Based Approach to External Quality Assurance for Breast Cancer Hormone Receptor Immunohistochemistry: Comparison of Reference Values
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context .—External quality assurance and proficiency testing programs for breast cancer predictive biomarkers are based largely on traditional ad hoc design; at present there is no universal consensus on definition of a standard reference value for samples used in external quality assurance programs. Objective .—To explore reference values for estrogen receptor and progesterone receptor immunohistochemistry in order to develop an evidence-based analytic platform for external quality assurance. Design .—There were 31 participating laboratories, 4 of which were previously designated as “expert” laboratories. Each participant tested a tissue microarray slide with 44 breast carcinomas for estrogen receptor and progesterone receptor and submitted it to the Canadian Immunohistochemistry Quality Control Program for analysis. Nuclear staining in 1% or more of the tumor cells was a positive score. Five methods for determining reference values were compared. Results .—All reference values showed 100% agreement for estrogen receptor and progesterone receptor scores, when indeterminate results were excluded. Individual laboratory performance (agreement rates, test sensitivity, test specificity, positive predictive value, negative predictive value, and κ value) was very similar for all reference values. Identification of suboptimal performance by all methods was identical for 30 of 31 laboratories. Estrogen receptor assessment of 1 laboratory was discordant: agreement was less than 90% for 3 of 5 reference values and greater than 90% with the use of 2 other reference values. Conclusions .—Various reference values provide equivalent laboratory rating. In addition to descriptive feedback, our approach allows calculation of technical test sensitivity and specificity, positive and negative predictive values, agreement rates, and κ values to guide corrective actions.
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 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 | 0,543 | 0,583 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».