PCNEO, a New Proficiency Testing Program for Flow Cytometric Analysis of Plasma Cell Neoplasms From the College of American Pathologists Diagnostic Immunology and Flow Cytometry Committee
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: In 2018 the College of American Pathologists Diagnostic Immunology and Flow Cytometry Committee designed and implemented a new plasma cell neoplasia flow cytometry proficiency testing program-PCNEO-to allow clinical flow cytometry laboratories to monitor and assess their performance compared with a peer group. OBJECTIVE.—: To report the results from the first 4 years of the PCNEO program. DESIGN.—: Program participants were sent 2 sets of challenges per year, each including 1 wet challenge and 2 dry challenges, with associated clinical and laboratory findings. The wet challenges were composed of myeloma cell line specimens (with or without dilution in preserved whole blood) for flow cytometric analysis. The dry (paper) challenges were composed of clinical case summaries and images of flow cytometric test results from various flow cytometry laboratories of committee members. RESULTS.—: A total of 116 to 145 laboratories from 17 countries enrolled in the proficiency testing program. For the wet challenges, almost all participants (97%-100%; cumulative, 98.2%) correctly identified the presence of neoplastic plasma cell populations based on flow cytometric analysis of undiluted myeloma cell lines. Slightly fewer participants (89.0%-97.4%; cumulative, 95.2%) correctly identified the presence of neoplastic plasma cell populations based on flow cytometric analysis of diluted myeloma cell lines (10% or 50% dilutions into peripheral blood) intended to better represent a typical clinical sample. There was generally agreement among 80% or more of participants for positive or negative staining for CD38, CD138, CD19, CD20, and surface and cytoplasmic κ and λ light chains. Similarly, 84% to 100% of participants were able to correctly identify the presence of neoplastic plasma cell populations in paper challenges, including the presence of small, neoplastic plasma cell populations (0.01%-5.0% clonal plasma cells) and the presence of nonneoplastic plasma cell populations (correctly identified by 91%-96% of participants). CONCLUSIONS.—: Participant performance in the new proficiency testing program was excellent overall, with the vast majority of participants able to perform flow cytometric analysis and identify neoplastic plasma cell populations and to identify small plasma cell clones or expanded populations of reactive plasma cells in dry challenge flow cytometry results. This program will allow laboratories to verify the accuracy of their testing program and test interpretations for the assessment of patients suspected of having a plasma cell neoplasm.
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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 | 0,024 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».