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Enregistrement W759231069 · doi:10.1097/pas.0000000000000457

Diagnosis of “Poorly Formed Glands” Gleason Pattern 4 Prostatic Adenocarcinoma on Needle Biopsy

2015· article· en· W759231069 sur OpenAlexaff
Ming Zhou, Jianbo Li, Liang Cheng, Lars Egevad, Fang-Ming Deng, Lakshmi P. Kunju, Cristina Magi‐Galluzzi, Jonathan Melamed, Rohit Mehra, Savvas Mendrinos, Adeboye O. Osunkoya, Gladell P. Paner, Steven S. Shen, Toyonori Tsuzuki, Kiril Trpkov, Wei Tian, Ximing J. Yang, Rajal B. Shah

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)PathologyProstate cancerProstatectomyBiopsyAdenocarcinomaProstatic adenocarcinomaMedicineProstateBiologyAnatomyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate recognition of Gleason pattern (GP) 4 prostate carcinoma (PCa) on needle biopsy is critical for patient management and prognostication. "Poorly formed glands" are the most common GP4 subpattern. We studied the diagnostic reproducibility and the quantitative threshold of grading GP4 "poorly formed glands" and the criteria to distinguish them from tangentially sectioned GP3 glands. Seventeen urologic pathologists were first queried for the definition of "poorly formed glands" using cases representing a spectrum of PCa glandular differentiation. Cancer glands with no or rare lumens, elongated compressed glands, and elongated nests were considered "poorly formed glands" by consensus. Participants then graded a second set of 23 PCa cases that potentially contained "poorly formed glands" with a fair interobserver agreement (κ = 0.34). The consensus diagnoses, defined as agreement by > 70% participants, were then correlated with the quantitative (≤ 5, 6 to 10, >10) and topographic features of poorly formed glands (clustered, immediately adjacent to, and intermixed with other well-formed PCa glands) in each case. Poorly formed glands immediately adjacent to other well-formed glands regardless of their number and small foci of ≤ 5 poorly formed glands regardless of their location were not graded as GP4. In contrast, large foci of >10 poorly formed glands that were not immediately adjacent to well-formed glands were graded as GP4. Grading "poorly formed glands" is challenging. Some morphologic features are, however, reproducible for and against a GP4 diagnosis. This study represents an important step in standardization of grading of "poorly formed glands" based on quantitative and topographic morphologic features.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations75
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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