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Enregistrement W3007228526 · doi:10.1097/pas.0000000000001453

Report From the International Society of Urological Pathology (ISUP) Consultation Conference On Molecular Pathology Of Urogenital Cancers. II. Molecular Pathology of Bladder Cancer

2020· article· en· W3007228526 sur OpenAlexaff
Joshua I. Warrick, Margaret A. Knowles, Yves Allory, Theodorus van der Kwast, David J. Grignon, Glen Kristiansen, Lars Egevad, Arndt Hartmann, Liang Cheng

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular pathologyBladder cancerMedicineImmunohistochemistryGenitourinary systemPathologyAnatomical pathologySurgical pathologyCancerMicrosatellite instabilityCarcinomaOncologyCancer researchInternal medicineBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 2019 International Society of Urological Pathology Consultation Conference on Molecular Pathology of Urogenital Cancer, the Working Group on Bladder Cancer presented the current status and made recommendations on the diagnostic use of molecular pathology, incorporating a premeeting survey. Bladder cancers are biologically diverse and can be separated into "molecular subtypes," based on expression profiling. These subtypes associate with clinical behavior, histology, and molecular alterations, though their clinical utility has not been demonstrated at present and use in bladder cancer is not recommended. Mutations in the TERT promoter are present in the majority of bladder cancers, including the noninvasive stage of tumor evolution, but not in reactive conditions. Mutational analysis of the TERT promoter thus distinguishes histologically deceptive cancers from their benign mimics in some cases. A minority of pathologists employ this test. FGFR3 mutations are common in bladder cancer, and metastatic urothelial carcinoma (UC) with such mutations frequently responds to erdafitinib, an FGFR inhibitor. Testing for FGFR3 alterations is required before using this drug. Metastatic UC responds to immune-oncology (IO) agents in 20% of cases. These are approved as first and second-line treatments in metastatic UC. Several biological parameters associate with response to IO agents, including tumor mutational burden, molecular subtype, and infiltration by programmed death-ligand 1-positive lymphocytes, detected by immunohistochemistry. Programmed death-ligand 1 immunohistochemistry is mandatory before administering IO agents in the first-line setting. In conclusion, much has been learned about the biology of bladder cancer, and this understanding has improved the care of patients with the disease.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,024

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations56
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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