Napsin-A Immunohistochemistry in the Diagnosis of Pulmonary Alveolar Proteinosis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT.—: The diagnosis of pulmonary alveolar proteinosis (PAP) relies on a limited set of stains, namely hematoxylin-eosin and periodic acid-Schiff-diastase (PAS-D), demonstrating abundant alveolar material representing mostly surfactant. As cells harboring surfactant also express Napsin-A (pneumocytes and macrophages), we hypothesized that it would also be expressed within alveoli in PAP. OBJECTIVE.—: To evaluate the sensitivity and specificity of Napsin-A in the diagnosis of PAP. DESIGN.—: A 12-year retrospective case control study was designed to identify cases of PAP and potential histologic mimics (intra-alveolar fibrin, pulmonary edema, diffuse alveolar damage, and alveolar mucinosis). PAS-D staining and Napsin-A immunohistochemistry were performed. Distribution and intensity were evaluated by using a semiquantitative 3-point scale. Positivity was defined as 2+ intensity score, regardless of distribution. RESULTS.—: Eleven cases of PAP and 46 control cases were identified. Napsin-A showed positivity in all PAP cases and 3 of 12 cases of edema. Among positive cases, all those with a 2+ distribution were PAP cases, with heterogeneous (1+) staining in all cases of edema. PAS-D showed positivity in all cases of PAP and most controls, except cases of edema. Sensitivity and specificity of Napsin-A for PAP were 100% and 94%, respectively, and of PAS-D for PAP, 100% and 21%, respectively. Double positivity for Napsin-A and PAS-D was 100% specific and sensitive for PAP. CONCLUSIONS.—: This study is the first to demonstrate that Napsin-A is highly specific for the diagnosis of PAP, more so than PAS-D. It also shows that the combined positivity of Napsin-A and PAS-D is 100% specific and sensitive for PAP.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».