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Enregistrement W2010084014 · doi:10.1097/pas.0b013e3181ce1447

Pathology Reporting of Neuroendocrine Tumors: Application of the Delphic Consensus Process to the Development of a Minimum Pathology Data Set

2010· article· en· W2010084014 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)Molecular pathologyNeuroendocrine tumorsMedicineAnatomical pathologyPathologyMultidisciplinary approachMEDLINEConsensus conferenceMedical physicsImmunohistochemistryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epithelial neuroendocrine tumors (NETs) have been the subject of much debate regarding their optimal classification. Although multiple systems of nomenclature, grading, and staging have been proposed, none has achieved universal acceptance. To help define the underlying common features of these classification systems and to identify the minimal pathology data that should be reported to ensure consistent clinical management and reproducibility of data from therapeutic trials, a multidisciplinary team of physicians interested in NETs was assembled. At a group meeting, the participants discussed a series of "yes" or "no" questions related to the pathology of NETs and the minimal data to be included in the reports. After discussion, anonymous votes were taken, using the Delphic principle that 80% agreement on a vote of either yes or no would define a consensus. Questions that failed to achieve a consensus were rephrased once or twice and discussed, and additional votes were taken. Of 108 questions, 91 were answerable either yes or no by more than 80% of the participants. There was agreement about the importance of proliferation rate for tumor grading, the landmarks to use for staging, the prognostic factors assessable by routine histology that should be reported, the potential for tumors to progress biologically with metastasis, and the current status of advanced immunohistochemical and molecular testing for treatment-related biomarkers. The lack of utility of a variety of immunohistochemical stains and pathologic findings was also agreed upon. A consensus could not be reached for the remaining 17 questions, which included both minor points related to extent of disease assessment and some major areas such as terminology, routine immunohistochemical staining for general neuroendocrine markers, use of Ki67 staining to assess proliferation, and the relationship of tumor grade to degree of differentiation. On the basis of the results of the Delphic voting, a minimum pathology data set was developed. Although there remains disagreement among experts about the specific classification system that should be used, there is agreement about the fundamental pathology data that should be reported. Examination of the areas of disagreement reveals significant opportunities for collaborative study to resolve unanswered questions.

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.

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,333 · 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