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Enregistrement W2592270240 · doi:10.1530/erc-17-0004

From pituitary adenoma to pituitary neuroendocrine tumor (PitNET): an International Pituitary Pathology Club proposal

2017· article· en· W2592270240 sur OpenAlexaff
L. Sylvia, Olivera Casar‐Borota, Philippe Chanson, Etienne Delgrange, Peter Earls, Shereen Ezzat, Ashley Grossman, Hidetoshi Ikeda, Naoko Inoshita, Niki Karavitaki, Márta Korbonits, Edward R. Laws, M. Beatriz S. Lopes, Niki Maartens, Ian E. McCutcheon, Özgür Mete, Hiroshi Nishioka, Gérald Raverot, Federico Roncaroli, Wolfgang Saeger, Luis V. Syro, Alexandre Vasiljevic, Chiara Villa, Anne Wierinckx, Jacqueline Trouillas

Notice bibliographique

RevueEndocrine Related Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePituitary Gland Disorders and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesIpsenUniversità degli Studi di TorinoKanazawa Medical UniversityUniversità degli Studi dell'AquilaUniversité de LyonHospices Civils de Lyon
Mots-clésPituitary tumorsPituitary adenomaNeuroendocrine tumorsAdenomaPathologyAnterior pituitaryMedicineHormoneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classification of neoplasms of adenohypophysial cells is misleading because of the simplistic distinction between adenoma and carcinoma, based solely on metastatic spread and the poor reproducibility and predictive value of the definition of atypical adenomas based on the detection of mitoses or expression of Ki-67 or p53. In addition, the current classification of neoplasms of the anterior pituitary does not accurately reflect the clinical spectrum of behavior. Invasion and regrowth of proliferative lesions and persistence of hormone hypersecretion cause significant morbidity and mortality. We propose a new terminology, pituitary neuroendocrine tumor (PitNET), which is consistent with that used for other neuroendocrine neoplasms and which recognizes the highly variable impact of these tumors on patients.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations352
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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