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Enregistrement W2323089456 · doi:10.1097/pgp.0000000000000270

Adopting a Uniform Approach to Site Assignment in Tubo-Ovarian High-Grade Serous Carcinoma

2016· article· en· W2323089456 sur OpenAlexaff
Naveena Singh, C. Blake Gilks, Lynn Hirshowitz, Nafisa Wilkinson, W. Glenn McCluggage

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecological Pathology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologySerous carcinomaSerous fluidOvarian carcinomaFallopian tubeDiseaseComputer scienceProtocol (science)MedicineOvarian cancerGynecologyPathologyInternal medicineCancerLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is currently sufficient evidence that nonuterine high-grade serous carcinoma (HGSC) originates in the fallopian tube in the majority of cases, but this is not uniformly reflected in our diagnostic terminology. This is because there remains wide variation in awareness and acceptance of this evidence, which conflicts with traditional views on origin. Accurate disease classification is fundamental to routine clinical practice and research, particularly at a time when exciting new approaches to therapy, early detection, and prevention are appearing on the horizon. We feel the time has come to minimize individual and institutional variations in practice, and agree on an evidence-based approach to uniform terminology and primary site assignment. In this paper we put forward a proposal for a unified approach based on published research evidence and discuss the reasons why it is vital to agree on a uniform protocol. We propose the term "Tubo-ovarian HGSC" in preference to "pelvic" or "Müllerian," as it accurately reflects the origin of this disease in the vast majority of cases, and is unambiguous, distinguishing it clearly from uterine serous carcinoma and ovarian low-grade serous carcinomas. A detailed protocol for primary site assignment is presented for different scenarios, which is easy to follow and has been developed with a view to promoting a uniform approach worldwide.

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations50
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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