A descriptive analysis of gastric cancer specimen processing techniques
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to guidelines for adequate gastric cancer specimen assessment is poor in North America. Inadequate staging and poor prognosis were noted in some series when these guidelines are not met. Recent advances have been made in standardizing cancer pathology reports in Canada; however, the uptake of these reporting systems is unknown for gastric cancer. A survey of pathologists in Ontario was performed to outline the processing techniques and practices for assessing gastric cancer specimens. METHODS: A survey was designed through a collaboration of surgical oncologists, general surgeons, pathologists, and research staff. Pathologists were identified using the College of Physicians and Surgeons of Ontario and MD Select databases. Participants were surveyed online or by mail-out. RESULTS: The response rate was 40.2% (147/366). Vascular invasion, perineural invasion, and signet ring cells were all reported as being examined for by the majority of pathologists. Fat clearing solution and keratin immunohistochemical techniques were not reported as being consistently utilized. Less than 70% of pathologists indicated using a form of synoptic report. CONCLUSION: Variations in practice and technique were observed. This may or may not reflect differences in quality of care or simply preferences for achieving equivalent results in the absence of standardized procedures. Education, evidence-based procedural guidelines and further research are required to provide infrastructure and support for pathologists and surgeons involved in the care of gastric cancer patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».