Dataset for Reporting of Malignant Mesothelioma of the Pleura or Peritoneum: Recommendations From the International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR)
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: -The International Collaboration on Cancer Reporting is a not-for-profit organization formed by the Royal Colleges of Pathologists of Australasia and the United Kingdom; the College of American Pathologists; the Canadian Association of Pathologists-Association Canadienne des Pathologists, in association with the Canadian Partnership Against Cancer; and the European Society of Pathology. Its goal is to produce common, internationally agreed upon, evidence-based datasets for use throughout the world. OBJECTIVE: -To describe a dataset developed by the Expert Panel of the International Collaboration on Cancer Reporting for reporting malignant mesothelioma of both the pleura and peritoneum. The dataset is composed of "required" (mandatory) and "recommended" (nonmandatory) elements. DESIGN: -Based on a review of the most recent evidence and supported by explanatory commentary. RESULTS: -Eight required elements and 7 recommended elements were agreed upon by the Expert Panel to represent the essential information for reporting malignant mesothelioma of the pleura and peritoneum. CONCLUSIONS: -In time, the widespread use of an internationally agreed upon, structured, pathology dataset for mesothelioma will lead not only to improved patient management but also provide valuable data for research and international benchmarks.
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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 | 0,313 | 0,477 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».