Data Set for the Reporting of Carcinomas of the Cervix: Recommendations From the International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR)
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive pathologic report is essential for optimal patient management, cancer staging and prognostication. In many countries, proforma reports are used but the content of these is variable. The International Collaboration on Cancer Reporting is an alliance formed by the Royal Colleges of Pathologists of Australasia and the United Kingdom, the College of American Pathologists, the Canadian Partnership Against Cancer and the European Society of Pathology, for the purpose of developing standardized, evidence-based reporting data sets for each cancer site. This will reduce the global burden of cancer data set development and reduplication of effort by different international institutions that commission, publish and maintain standardized cancer-reporting data sets. The resultant standardization of cancer-reporting benefits not only those countries directly involved in the collaboration but also others not in a position to develop their own data sets. We describe the development of an evidence-based cancer data set by the International Collaboration on Cancer Reporting expert panel for the reporting of primary cervical carcinomas and present the "required" and "recommended" elements to be included in the pathology report as well as an explanatory commentary. This data set encompasses the International Federation of Obstetricians and Gynaecologists and Union for International Cancer Control staging systems for cervical neoplasms and the updated World Health Organization classification of gynecologic tumors. The data set also addresses controversial issues such as tumor grading and measurement, including measurement of multifocal carcinomas. The widespread implementation of this data set will facilitate consistent and accurate data collection, comparison of epidemiological and pathologic parameters between different populations, facilitate research, and hopefully result in improved patient management.
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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 | 0,002 | 0,044 |
| 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 | 0,001 | 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 ».