Recommended Guidelines for Submission, Trimming, Margin Evaluation, and Reporting of Tumor Biopsy Specimens in Veterinary Surgical Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Neoplastic diseases are typically diagnosed by biopsy and histopathological evaluation. The pathology report is key in determining prognosis, therapeutic decisions, and overall case management and therefore requires diagnostic accuracy, completeness, and clarity. Successful management relies on collaboration between clinical veterinarians, oncologists, and pathologists. To date there has been no standardized approach or guideline for the submission, trimming, margin evaluation, or reporting of neoplastic biopsy specimens in veterinary medicine. To address this issue, a committee consisting of veterinary pathologists and oncologists was established under the auspices of the American College of Veterinary Pathologists Oncology Committee. These consensus guidelines were subsequently reviewed and endorsed by a large international group of veterinary pathologists. These recommended guidelines are not mandated but rather exist to help clinicians and veterinary pathologists optimally handle neoplastic biopsy samples. Many of these guidelines represent the collective experience of the committee members and consensus group when assessing neoplastic lesions from veterinary patients but have not met the rigors of definitive scientific study and investigation. These questions of technique, analysis, and evaluation should be put through formal scrutiny in rigorous clinical studies in the near future so that more definitive guidelines can be derived.
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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 | 0,076 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,007 |
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 ».