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Enregistrement W2022566441 · doi:10.1097/pas.0000000000000254

Best Practices Recommendations in the Application of Immunohistochemistry in Urologic Pathology

2014· article· en· W2022566441 sur OpenAlexaff
Mahul B. Amin, Jonathan I. Epstein, Thomas M. Ulbright, Peter A. Humphrey, Lars Egevad, Rodolfo Montironi, David J. Grignon, Kiril Trpkov, Antonio López-Beltrán, Ming Zhou, Pedram Argani, Brett Delahunt, Daniel M. Berney, John R. Srigley, Satish K. Tickoo, Victor E. Reuter

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnatomical pathologyPathologyConsensus conferenceMEDLINESurgical pathologyBest practiceImmunohistochemistryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Members of the International Society of Urological Pathology (ISUP) participated in a half-day consensus conference to discuss guidelines and recommendations regarding best practice approaches to use of immunohistochemistry (IHC) in differential diagnostic situations in urologic pathology, including bladder, prostate, testis and, kidney lesions. Four working groups, selected by the ISUP leadership, identified several high-interest topics based on common or relevant challenging diagnostic situations and proposed best practice recommendations, which were discussed by the membership. The overall summary of the discussions and the consensus opinion forms the basis of a series of articles, one for each organ site. This Special Article summarizes the overall recommendations made by the four working groups. It is anticipated that this ISUP effort will be valuable to the entire practicing community in the appropriate use of IHC in diagnostic urologic pathology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,137
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,197
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1370,197
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0110,007
Intégrité de la recherche0,0170,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations315
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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