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Enregistrement W2953465244 · doi:10.1111/vco.12518

Prognostic and predictive significance of KIT protein expression and <i>c‐kit</i> gene mutation in canine cutaneous mast cell tumours: A consensus of the Oncology‐Pathology Working Group

2019· review· en· W2953465244 sur OpenAlexaff
Douglas H. Thamm, Anne C. Avery, Davide Berlato, Julie Bulman‐Fleming, Craig A. Clifford, Alexander Hershey, Joanne L. Intile, Pamela D. Jones, Debra A. Kamstock, Julius M. Liptak, Alana Pavuk, John R. Peauroi, Roger Powell, Kerry Rissetto, V. E. Valli, Joshua D. Webster

Notice bibliographique

RevueVeterinary and Comparative Oncology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompanion diagnosticConsensus conferencePathologyMolecular pathologyAnatomical pathologyMEDLINEInternal medicineVeterinary medicineOncologyFamily medicineCancerGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the primary objectives of the Oncology-Pathology Working Group (OPWG), a joint initiative of the Veterinary Cancer Society and the American College of Veterinary Pathologists, is for oncologists and pathologists to collaboratively generate consensus documents to standardize aspects of and provide guidelines for oncologic pathology. Consensus is established through critical review of peer-reviewed literature relevant to a subgroup's particular focus. Subsequent acceptance and approval of the document by the OPWG membership at large establishes consensus. The intent of this publication is to help educate practitioners and pathologists on the value of diagnostics related to the KIT receptor tyrosine kinase for canine cutaneous mast cell tumours and to provide a guide for the use of these tests in veterinary medicine. This document represents the opinions of the OPWG and the authors and does not constitute a formal endorsement by the American College of Veterinary Pathologists or the Veterinary Cancer Society.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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