Synoptic Reporting in Clinical Placental Pathology: A Preliminary Investigation Into Report Findings and Interobserver Agreement
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Placental pathology is key for investigating adverse pregnancy outcomes, however, lack of standardization in reporting has limited clinical utility. We evaluated a novel placental pathology synoptic report, comparing its robustness to narrative reports, and assessed interobserver agreement. METHODS: 100 singleton placentas were included. Histology slides were examined by 2 senior perinatal pathologists and 2 pathology residents using a synoptic report (32 lesions). Historical narrative reports were compared to synoptic reports. Kappa scores were calculated for interobserver agreement between senior, resident, and senior vs resident pathologists. RESULTS: Synoptic reporting detected 169 (51.4%) lesion instances initially not included in historical reports. Amongst senior pathologists, 64% of all lesions examined demonstrated fair-to-excellent agreement (Kappa ≥0.41), with only 26% of Kappas ≥0.41 amongst those examined by resident pathologists. Well-characterized lesions (e.g., chorioamnionitis) demonstrated higher agreement, with lower agreement for uncommon lesions and those previously shown to have poor consensus. DISCUSSION: Synoptic reporting is one proposed method to address issues in placenta pathology reporting. The synoptic report generally identifies more lesions compared to the narrative report, however clinical significance remains unclear. Interobserver agreement is likely related to differential in experience. Further efforts to improve overall standardization of placenta pathology reporting are needed.
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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 | 0,194 | 0,341 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».