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Enregistrement W2996268595 · doi:10.1111/his.13992

The most important discoveries of the past 50 years in gynaecological pathology

2019· review· en· W2996268595 sur OpenAlexaff
Steven G. Silverberg, C. Blake Gilks

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologySerous carcinomaMedicineEtiologySerous fluidCarcinomaSubspecialtyGynecologySurgical pathologyCancerInternal medicineOvarian cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of gynaecological pathology has grown from its infancy to a mature subspecialty over the last 50 years. What discoveries have led the way in this evolution? On the basis of personal experience and a survey of expert gynaecological pathologists, the following discoveries have been most impactful: (i) identification of the role of human papillomavirus in the aetiology of carcinoma of the lower genital tract; (ii) the emergence of international classification systems for gynaecological cancers (with cervical adenocarcinoma being the most recent example of this); (iii) the development of reliable immunohistochemistry as a diagnostic adjunct; (iv) discoveries around the aetiology and the relationship between serous carcinoma of the tube/ovary and the endometrium; and (v) identification of the role of oestrogen in the development of endometrial carcinoma and histological recognition of the precursor lesion atypical hyperplasia/endometrial intraepithelial neoplasia, and how recognition of the role of diethylstilboestrol in the aetiology of vaginal clear cell carcinoma led directly to this discovery. The history of each discovery and how it changed diagnostic pathology will be discussed in this review.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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