Dataset for reporting of carcinoma of the urethra (in urethrectomy specimens): recommendations from the International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 découle