Establishing an effective clinical data collecting tool for optimal evaluation of native and allograft renal biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Percutaneous kidney biopsy is the gold standard method to reach a precise diagnosis in most medical kidney diseases, which positively impacts patient care by personalizing the treatment. Accurate diagnosis in the pathology report for medical kidney diseases requires clinicopathological correlation, and clinical data is not always reachable to the nephropathologist. This study aimed to create a standardized, paperless requisition form compatible with medical renal biopsies. Methods: An initial form was prepared for native and allograft renal biopsies according to the current classification of medical kidney diseases. We invited 33 nephropathologists working in Canadian healthcare institutions to answer survey questions about the need to include a particular aspect of clinical information. According to the responses, we modified the experimental form. Eighty nephrologists were asked to complete a clinical data-collecting form given out as PDF files. The time for completing the form and clinicians' satisfaction were assessed. Results: The experimental form survey was answered by 20 out of 33 nephropathologists (61%) from 14 Canadian healthcare centers. The agreement rate on the questions was from 38.89% to 100.00% (average 83.33% and 77.14% for the native and the allograft section, respectively). Seventeen out of 80 nephrologists and their assistants (21%) responded by completing 22 PDF forms. The time required to finish a PDF form was 10.4 min on average. Nephrologists considered the form time-consuming and suggested making it more clinically relevant. Only seven nephrologists responded to the satisfaction survey; four (57%) were satisfied. Conclusions: Medical information is critical in renal pathology diagnoses. A uniform paperless clinical data requisition form was evolved through an agreement by Canadian nephropathologists.
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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 | 0,051 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».