Pathological reporting of colorectal cancer specimens: a retrospective survey in an academic Canadian pathology department.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To survey and improve the pathological reporting of colorectal cancer (CRC) specimens in a tertiary care pathology department. METHODS: We identified CRC specimens reported in a 6-month period before and after educational sessions and the introduction of a standardized CRC synoptic reporting protocol. Gross and microscopic descriptions were analyzed according to published guidelines for important staging and prognostic features. We then reexamined these parameters for a further 6-month period 15 months later to ensure that the quality of reporting had been maintained. RESULTS: In total, 108 and 166 cases were analyzed before and after standardization, respectively. Many features were reported appropriately, including tumour size, type and grade, depth of invasion, nodal status and proximal and distal margin status. Several underreported features showed significant improvement after standardization, including serosal involvement (reporting increased from 22% to 84%), distance to radial margin (from 14% to 64%), extramural venous invasion (from 18% to 88%), host response (from 19% to 94%) and mean number of nodes retrieved (mean numbers retrieved increased from 11 to 16). The subsequent review 15 months later showed continued long-term improvement in these areas. CONCLUSION: Education and synoptic reporting significantly improved CRC reporting at our centre.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».