Handling and reporting of pelvic lymphadenectomy specimens in prostate and bladder cancer: a web‐based survey by the European Network of Uropathology
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Pathological evaluation of lymphadenectomy specimens plays a pivotal role in accurate lymph node (LN) staging. Guidelines standardising the gross handling and reporting of pelvic LN dissection (PLND) in prostate (PCa) and bladder (BCa) cancer are currently lacking. This study aimed to establish current practice patterns of PLND evaluation among pathologists. METHODS AND RESULTS: A web-based survey was circulated to all members of the European Network of Uropathology (ENUP), comprising 29 questions focusing on the macroscopic handling, LN enumeration and reporting of PLND in PCa and BCa. Two hundred and eighty responses were received from pathologists throughout 23 countries. Only LNs palpable at grossing were submitted by 58%, while 39% routinely embedded the entire specimen. Average LN yield from PLND was ≥10 LNs in 56% and <10 LNs in 44%. Serial section(s) and immunohistochemistry were routinely performed on LN blocks by 42% and <1% of respondents, respectively. To designate a LN microscopically, 91% required a capsule/subcapsular sinus. In pN+ cases, 72% reported the size of the largest metastatic deposit and 94% reported extranodal extension. Isolated tumour cells were interpreted as pN1 by 77%. Deposits identified in fat without associated lymphoid tissue were reported as tumour deposits (pN0) by 36% and replaced LNs (pN+) by 27%. LNs identified in periprostatic fat were included in the PLND LN count by 69%. CONCLUSION: This study highlights variations in practice with respect to the gross sampling and microscopic evaluation of PLND in urological malignancies. A consensus protocol may provide a framework for more consistent and standardised reporting of PLND specimens.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».