Diagnosis of “Poorly Formed Glands” Gleason Pattern 4 Prostatic Adenocarcinoma on Needle Biopsy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».