Two-tier architecture-based grading for pancreatic cancer outperforms traditional grading
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A novel architecture-based grading system for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is tested against traditional grading. METHODS: A total of 103 PDAC resections were graded by College of American Pathologists/American Joint Committee on Cancer (CAP/AJCC) guidelines and by a system using an architectural pattern (dispersed larger duct = low grade vs dense smaller duct = high grade). Survival analyses and interobserver variability were assessed. In total, 114 cases from a public data set were used for validation. RESULTS: Median overall survivals were 15 and 36 months for architectural high-grade and low-grade cases, respectively (P < .001). Conversely, CAP/AJCC grading showed no survival difference between well-differentiated and moderately differentiated tumors (P = .545). Architecture-based grading remained prognostically significant for recurrence-free survival (P = .004), but CAP/AJCC grading was not (P = .226). Adjusted for stage and margin status, architectural high-grade PDACs showed a hazard ratio of 2.69 relative to low grade (P < .001) for survival. The validation cohort confirmed prognostic differences in overall (P < .001) and recurrence-free survival (P = .027) for the architecture-based system, outperforming CAP/AJCC grading. Architecture-based grading exhibited a Cohen's ĸ value of 0.710 (substantial agreement), superior to traditional grading (0.488, moderate agreement). CONCLUSIONS: Grading PDAC based on architectural pattern results in superior prognostication and reproducibility vs CAP/AJCC grading.
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 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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».