Dataset for reporting of carcinoma of the urethra (in urethrectomy specimens): recommendations from the International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR)
Notice bibliographique
Résumé
The International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR) is a not-for-profit organisation sponsored by the Royal Colleges of Pathologists of Australasia and the United Kingdom, the College of American Pathologists, the Canadian Association of Pathologists in association with the Canadian Partnership Against Cancer, the European Society of Pathology, the American Society of Clinical Pathology and the Faculty of Pathology, Royal College of Physicians of Ireland. Its goal is to produce standardised, internationally agreed-upon, evidence-based datasets for cancer pathology reporting throughout the world. This paper describes the development of a cancer dataset by the multidisciplinary ICCR expert panel for the reporting of carcinoma of the urethra in urethrectomy specimens. The dataset is composed of 'required' (mandatory) and 'recommended' (non-mandatory) elements, which are based on a review of the most recent evidence and supported by explanatory commentary. Fourteen required elements and eight recommended elements were agreed by the international dataset authoring committee to represent the essential/required (core) and recommended (non-core) information for the reporting of carcinoma of the urethra in urethrectomy specimens. Use of an internationally agreed, structured pathology dataset for reporting carcinoma of the urethra (in urethrectomy specimens) will provide the necessary information for optimal patient management, will facilitate consistent data collection and will provide valuable data for research and international benchmarking. The dataset will be valuable for those countries and institutions that are not in a position to develop their own datasets.
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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 | 0,219 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,011 |
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 ».