Integrating molecular markers into the World Health Organization classification of CNS tumors: a survey of the neuro-oncology community
Notice bibliographique
Résumé
Background: Molecular markers provide important biological and clinical information related to the classification of brain tumors, and the integration of relevant molecular parameters into brain tumor classification systems has been a widely discussed topic in neuro-oncology over the past decade. With recent advances in the development of clinically relevant molecular signatures and the 2016 World Health Organization (WHO) update, the views of the neuro-oncology community on such changes would be informative for implementing this process. Methods: A survey with 8 questions regarding molecular markers in tumor classification was sent to an email list of Society for Neuro-Oncology members and attendees of prior meetings (n=5065). There were 403 respondents. Analysis was performed using whole group response, based on self-reported subspecialty. Results: The survey results show overall strong support for incorporating molecular knowledge into the classification and clinical management of brain tumors. Across all 7 subspecialty groups, ≥70% of respondents agreed to this integration. Interestingly, some variability is seen among subspecialties, notably with lowest support from neuropathologists, which may reflect their roles in implementing such diagnostic technologies. Conclusion: Based on a survey provided to the neuro-oncology community, 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. The initial results of this survey influenced the deliberations underlying the 2016 WHO classification of tumors of the central nervous system.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».