Dataset for reporting of thymic epithelial tumours: recommendations from the International Collaboration on Cancer Reporting (<scp>ICCR</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR) 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 standardized, internationally agreed, evidence-based datasets for use throughout the world. METHODS AND RESULTS: This article describes the development of a cancer dataset by the multidisciplinary ICCR expert panel for the reporting of thymic epithelial tumours. The dataset includes 'required' (mandatory) and 'recommended' (non-mandatory) elements, which are validated by a review of current evidence and supported by explanatory text. Seven required elements and 12 recommended elements were agreed by the international dataset authoring committee to represent the essential information for the reporting of thymic epithelial tumours. CONCLUSIONS: The use of an internationally agreed, structured pathology dataset for reporting thymic tumours provides all of the necessary information for optimal patient management, facilitates consistent and accurate data collection, and provides valuable data for research and international benchmarking. The dataset also provides a valuable resource for those countries and institutions that are not in a position to develop their own datasets.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».