Proposed classification of lymphoid neoplasms for epidemiologic research from the Pathology Working Group of the International Lymphoma Epidemiology Consortium (InterLymph)
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence suggests that there is etiologic heterogeneity among the various subtypes of lymphoid neoplasms. However, epidemiologic analyses by disease subtype have proven challenging due to the numerous clinical and pathologic schemes used to classify lymphomas and lymphoid leukemias over the last several decades. On behalf of the International Lymphoma Epidemiology Consortium (InterLymph) Pathology Working Group, we present a proposed nested classification of lymphoid neoplasms to facilitate the analysis of lymphoid neoplasm subtypes in epidemiologic research. The proposed classification is based on the World Health Organization classification of lymphoid neoplasms and the International Classification of Diseases-Oncology, Third Edition (ICD-O-3). We also provide a translation into the proposed classification from previous classifications, including the Working Formulation, Revised European-American Lymphoma (REAL) classification, and ICD-O-2. We recommend that epidemiologic studies include analyses by lymphoma subtype to the most detailed extent allowable by sample size. The standardization of groupings for epidemiologic research of lymphoma subtypes is essential for comparing subtype-specific reports in the literature, harmonizing cases within a single study diagnosed using different systems, as well as combining data from multiple studies for the purpose of pooled analysis or meta-analysis, and will probably prove to be critical for elucidating etiologies of the various lymphoid neoplasms.
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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 | 0,033 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».