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Enregistrement W4387954416 · doi:10.1159/000534755

Cure Glomerulonephropathy Pathology Classification and Core Scoring Criteria, Reproducibility, and Clinicopathologic Correlations

2023· article· en· W4387954416 sur OpenAlexaff
Matthew B. Palmer, Virginie Royal, J. Charles Jennette, Abigail R. Smith, Qian Liu, Josephine M. Ambruzs, Nicole K. Andeen, Vivette D. D’Agati, Agnes B. Fogo, Joseph P. Gaut, Rasheed Gbadegesin, Larry A. Greenbaum, Jean Hou, Margaret Helmuth, Richard Lafayette, Helen Liapis, Bruce Robinson, Michael B. Stokes, Katherine Twombley, Hong Yin, Cynthia C. Nast

Notice bibliographique

RevueGlomerular Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNephcure Foundation
Mots-clésReproducibilityMedicinePathologyBiopsyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cure Glomerulonephropathy (CureGN) is an observational cohort study of patients with minimal change disease (MCD), focal segmental glomerulosclerosis (FSGS), membranous nephropathy (MN), or IgA nephropathy. We developed a conventional, consensus-based scoring system to document pathologic features for application across multiple pathologists and herein describe the protocol, reproducibility, and correlation with clinical parameters at biopsy. Methods: Definitions were established for glomerular, tubular, interstitial, and vascular lesions evaluated semiquantitatively using digitized light microscopy slides and electron micrographs, and reported immunofluorescence. Cases with curated pathology materials as of April 2019 were scored by a randomly assigned pathologist, with at least 10% of cases scored by a second pathologist. Scoring reproducibility was assessed using Gwet's agreement coefficient (AC)1 statistic and correlations with clinical variables were performed. Results: Of 800 scored biopsies (134 MCD, 194 FSGS, 206 MN, 266 IgA), 94 were scored twice (11.8%). Of 60 pathology features, 46 (76.7%) demonstrated excellent (AC1>0.8), and 12 (20.0%) had good (AC1 0.6-0.8) reproducibility. Mesangial hypercellularity scored as absent, focal, or diffuse had moderate reproducibility (AC1 = 0.58), but good reproducibility (AC1 = 0.71) when scored as absent or focal versus diffuse. The percent glomeruli scored as no lesions had fair reproducibility (AC1 = 0.34). Strongest correlations between pathologic features and clinical characteristics at biopsy included interstitial inflammation, interstitial fibrosis, and tubular atrophy with estimated glomerular filtration rate, foot process effacement with urine protein/creatinine ratio, and active crescents with hematuria. Conclusions: Most scored pathology features showed excellent reproducibility, demonstrating consistency for these features across multiple pathologists. Correlations between certain pathologic features and expected clinical characteristics show the value of this approach for future studies on clinicopathologic correlations and biomarker discovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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