MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2306472141 · doi:10.1093/neuonc/nov222.22

MPTH-22INTEGRATING MOLECULAR MARKERS INTO THE WORLD HEALTH ORGANIZATION (WHO) CLASSIFICATION OF GLIOMAS: SURVEY RESULTS FROM THE SNO MEMBERSHIP

2015· article· en· W2306472141 sur OpenAlexaff
Romina Nejad, Daniel N. Louis, Kenneth Aldape, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyMedicineGliomaFamily medicineOncologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Gliomas are currently classified based on the 2007 WHO Classification of Tumours of the Central Nervous System, which uses histological features to classify and grade these heterogeneous tumors. With recent advances in the development of clinically relevant molecular signatures, there is an interest to incorporate appropriate molecular markers in to the classification. The views of the neuro-oncology community on such changes would be informative for advising this process. METHODS: A survey with 8 questions regarding molecular markers in tumor classification was sent to an email list of SNO members and attendees of prior meetings (n = 5065). There were 403 respondents. Analysis was performed using whole group response and based on self-reported subspecialty. RESULTS: Survey results among all respondents show support for incorporating our molecular knowledge of brain tumors into the WHO classification. Across all seven subspecialty groups, 370% of respondents agreed to this integration. Interestingly, despite support in the majority of questions, neuropathologists were more inclined to disagree that molecular markers should be included in the WHO classification (25% for neuropathologists versus 13% overall). This is in contrast to radiation oncologists who were less inclined (3%) to disagree with this statement. Additionally, neuropathologists were more inclined to state there was no need to change the structure of diagnosis into a “layered” format (17% versus 6% overall) or to agree that pediatric diffuse gliomas should be classified differently from adult tumors despite different molecular features (23% versus 5% overall). CONCLUSION: Based on a survey provided to SNO membership, we report strong support for the integration of molecular markers into the WHO classification of brain tumors, as well as for using an integrated “layered” diagnostic format. While membership from each specialty showed support, there was variation by specialty in enthusiasm regarding proposed changes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuro-Oncology→Même sujetGlioma Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→