Data set for the reporting of intrahepatic cholangiocarcinoma, perihilar cholangiocarcinoma and hepatocellular carcinoma: recommendations from the International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR)
Notice bibliographique
Résumé
Optimal patient management benefits from comprehensive and accurate pathology reports that contribute to cancer staging and prognostication. Proforma reports are used in many countries, but these vary in their structure and implementation. The International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR) is an alliance formed by the Royal College of Pathologists of Australasia, the Royal College of Pathologists of the United Kingdom, the College of American Pathologists, the Canadian Partnership Against Cancer the European Society of Pathology and the American Society of Clinical Pathology (ASCP), with the aim of developing an evidence-based reporting data set for each cancer site. It is argued that this should reduce the global burden of cancer data set development and reduplication of effort by different international institutions that commission, publish and maintain standardised cancer reporting data sets. The resultant standardisation of cancer reporting will benefit 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 a cancer data set by the ICCR expert panel for the reporting of the main malignant liver tumours: intrahepatic cholangiocarcinoma, perihilar cholangiocarcinoma and hepatocellular carcinoma and present the 'required' and 'recommended' elements to be included in the report with an explanatory commentary. This data set incorporates definitions and classifications in the most recent World Health Organisation (WHO) publication on hepatic malignancies (4th edition) and the recently published tumour-node-metastasis (TNM)8 staging system. Widespread adoption and implementation of this data set will enable consistent and accurate data collection, comparison of epidemiological and pathological parameters between different populations, facilitate research and ultimately result in better patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,301 | 0,419 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».