Improving the TNM classification: Findings from a 10-year continuous literature review
Notice bibliographique
Résumé
The Union for International Cancer Control's (UICC) TNM classification is a globally accepted system to describe the anatomic extent of malignant tumors. Since its development seventy years ago, the TNM classification has undergone significant revisions to reflect the current understanding of extent of disease and its role in prognosis. To ensure that revisions are evidence-based, the UICC implemented a process for continuous improvement of the TNM classification that included a formalized system for submitting proposals for revisions directly to the UICC and an annual review of the scientific literature on staging that assessed, criticized or made suggestions for changes. The process involves review of the proposals and literature by a group of international, multidisciplinary Expert Panels. The process has been in place for 10 years and informed the development of the 7th edition of the TNM classification published in 2009. The purpose of this article is to provide a description of the annual literature review process, including the search strategy, article selection process and the roles and requirements of the Expert Panels in the review of the literature. Since 2002, 147 Expert Panel members in 11 cancer sites have reviewed over 770 articles. The results of the annual literature reviews, Expert Panel feedback and documentation and dissemination of results are described.
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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 | 0,099 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».