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Enregistrement W2903880183 · doi:10.1111/his.13736

Datasets for the reporting of neoplasia of the testis: recommendations from the International Collaboration on Cancer Reporting

2018· review· en· W2903880183 sur OpenAlexaff
Daniel M. Berney, Éva Compérat, Darren R. Feldman, Robert J. Hamilton, Muhammad T. Idrees, Hemamali Samaratunga, Satish K. Tickoo, Aslı Yilmaz, John R. Srigley

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTesticular diseases and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoCalgary Laboratory ServicesUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesIndian Council for Cultural Relations
Mots-clésMedicineCancerTesticular cancerMEDLINEFamily medicinePolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We here describe the development of an evidence-based cancer dataset by an International Collaboration on Cancer Reporting expert panel for the reporting of primary testicular neoplasia, and present the 'required' and 'recommended' elements to be included in the pathology report, as well as a commentary. This dataset encompasses the updated 2016 World Health Organisation classification of urological tumours, the results of an International Society of Urological Pathology consultation, and also staging with our preferred method: the American Joint Committee on Cancer version 8. Implementation of this dataset will facilitate consistent and accurate data collection between different cohorts, facilitate research, and hopefully result in improved patient management.

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)0,177
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,403
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1770,403
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,009
Bibliométrie0,0200,024
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0090,010
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,008

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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