Pathologists’ experience and routine practice in high-volume lung transplant centers: An international survey
Notice bibliographique
Résumé
Lung allograft pathology encompasses a wide spectrum of disorders, with new entities and emerging diagnostic technologies. The main goal of this study was to document pathologists' current global practices and highlight areas of consensus and divergence worldwide. A 24-item survey was distributed to transplant centers and responses were received from 35 specialists (51% European, 49% non-European). Most centers used both surveillance and symptom-driven assessments (77%), mainly with transbronchial biopsies (86%) and bronchoalveolar lavage (83%). Non-European centers were more likely to adopt digital pathology (OR 3.03), to use donor-derived cell-free DNA (dd-cfDNA) (OR 2.94), and supported large airway sampling (OR 2.27). Larger centers used dd-cfDNA (OR 2.75) more frequently and consider large airway sampling (OR 2.18). Responders largely supported standardized reporting (86%), reintroducing grade AX (94%), and independent bronchial lesion scoring (82%). Most endorsed an "indeterminate" category for acute and chronic rejection. These findings reflect evolving practices in the field and will inform the ongoing revision of the Lung Allograft Pathology Working Classification.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».