Pathology Core Scoring Parameters and Reproducibility in the CureGN Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: CureGN is an NIH-funded multi-center, prospective, observational cohort study of patients with minimal change disease (MCD), focal segmental glomerulosclerosis (FSGS), membranous nephropathy (MN), or IgA nephropathy from 66 international sites with 2500 enrolled participants. The large scale of CureGN requires a practical systematic approach to pathologic scoring that can be applied consistently across a large number of cases and multiple scoring pathologists. The method reflects common pathology practices, generating data for assignment to currently used disease classifications and use in future studies utilizing conventional parameters. The objective of this analysis was to determine and evaluate the pathology scoring reproducibility. Methods: The CureGN Core Scoring Workgroup established definitions of multiple glomerular, tubular, interstitial and vascular lesions evaluated semi-quantitatively, as observed by light, immunofluorescence, and electron microscopy (EM). All cases with complete pathology data as of April 2019 were randomly assigned for scoring of whole slide and EM images to one of eleven pathologists; a random subset of >10% were scored by a second pathologist. Reproducibility was assessed using Gwet's AC1 statistic. Results: Of 797 biopsy specimens (141 MCD, 186 FSGS, 205 MN, 265 IgA) scored by at least one pathologist, 94 were scored twice (12%). Of 60 pathology features, 46 (77%) demonstrated excellent reproducibility (Gwet's AC1>0.8), and 12 (20%) had good reproducibility (Gwet's AC1>0.6). Mesangial hypercellularity scored as absent, focal or diffuse had moderate reproducibility (AC1=0.58), but scored as absent vs present had AC1=0.71. The percent glomeruli scored as having no lesions had fair reproducibility (AC1=0.34). Conclusions: The majority of pathologic features scored showed excellent reproducibility, supporting the hypothesis that these features can be scored consistently by multiple pathologists. Future studies will include correlation of these histopathologic features with clinical and demographic characteristics at the time of biopsy and eventually disease biomarkers and clinical outcomes. Funding: NIDDK Support
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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 | 0,067 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».