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Enregistrement W2001748231 · doi:10.1309/ccr3qn4874yjdjj7

Histopathologic Examination and Reporting of Esophageal Carcinomas Following Preoperative Neoadjuvant Therapy

2008· review· en· W2001748231 sur OpenAlexaff
Fuju Chang, Harriet Deere, Ula Mahadeva, Simi George

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrading (engineering)Neoadjuvant therapyEsophageal cancerEsophagectomyCarcinomaRadiologyChemoradiotherapyEsophageal NeoplasmCancerOncologyRadiation therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neoadjuvant chemoradiotherapy is being increasingly offered to patients with invasive esophageal carcinoma in an effort to downstage the tumor and consequently increase the rate of curative resection. A substantial amount of data has suggested that pathologic tumor regression following neoadjuvant therapy is an important predictor of local recurrence and long-term survival in esophageal cancer. Therefore, it is important that these posttreatment resection specimens are handled in a standardized manner and a reproducible method of tumor regression grading is used. Pathologic examination of such specimens is not straightforward, and, in fact, it presents a particular challenge to pathologists, especially when a good response to neoadjuvant therapy has been achieved and little or no residual tumor remains. We provide some guidelines for handling and reporting such specimens and outline the commonly used tumor regression grading systems for posttreatment esophagectomy specimens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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