Data set for the reporting of carcinoma of renal tubular origin: recommendations from the International Collaboration on Cancer Reporting (<scp>ICCR</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR) has provided detailed data sets based upon the published reporting protocols of the Royal College of Pathologists, the Royal College of Pathologists of Australasia and the College of American Pathologists. METHODS AND RESULTS: The data set for carcinomas of renal tubular origin treated by nephrectomy was developed to provide a minimum structured reporting template suitable for international use, and incorporated recommendations from the 2012 Vancouver Consensus Conference of the International Society of Urological Pathology (ISUP) and the fourth edition of the World Health Organisation Bluebook on tumours of the urinary and male genital systems published in 2016. Reporting elements were divided into those, which are required and recommended components of the report. Required elements are: specimen laterality, operative procedure, attached structures, tumour focality, tumour dimension, tumour type, WHO/ISUP grade, sarcomatoid/rhabdoid morphology, tumour necrosis, extent of invasion, lymph node status, surgical margin status, AJCC TNM staging and co-existing pathology. Recommended reporting elements are: pre-operative treatment, details of tissue removed for experimental purposes prior to submission, site of tumour(s) block identification key, extent of sarcomatoid and/or rhabdoid component, extent of necrosis, presence of tumour in renal vein wall, lymphovascular invasion and lymph node status (size of largest focus and extranodal extension). CONCLUSIONS: It is anticipated that the implementation of this data set in routine clinical practice will inform patient treatment as well as provide standardised information relating to outcome prediction. The harmonisation of data reporting should also facilitate international research collaborations.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».