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Enregistrement W3009501977 · doi:10.5858/arpa.2019-0539-oa

Lack of Standardization in the Processing and Reporting of Post-Neoadjuvant Breast Cancer Specimens

2020· article· en· W3009501977 sur OpenAlexaffabout
Rachel Han, Steffi Regpala, Elzbieta Slodkowska, Sharon Nofech‐Mozes, Wedad Hanna, Carlos Parra‐Herran, Fang‐I Lu

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaCanadian Electricity AssociationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerNeoadjuvant therapyContext (archaeology)CancerStandardizationStage (stratigraphy)Medical physicsOncologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT.—: The use of neoadjuvant therapy in the management of early-stage invasive breast cancer is increasing. Residual Cancer Burden and other similar tools use pathologic characteristics of post-neoadjuvant therapy breast tumors to determine long-term outcome. However, there are no standardized guidelines for the pathologic evaluation of these specimens in the routine clinical setting. OBJECTIVE.—: To assess current practices among Canadian pathologists and pathology assistants with regard to the processing and reporting of post-neoadjuvant therapy breast specimens. DESIGN.—: An electronic survey was distributed to pathologists and pathology assistants across Canada. RESULTS.—: Sixty-three responses were obtained. A total of 48% (15 of 31) of surveyed pathologists reported familiarity with the Residual Cancer Burden tool. A total of 40% (25 of 63) of respondents reported a lack of routine use of specimen photography, and 35% (22 of 63) reported a lack of routine use of grossing diagrams. There was significant variation with respect to tumor bed sampling; the most common method was to submit 1 block per centimeter of tumor (20 of 63; 32%). There was also significant variation in the method of measuring residual tumor; the most common method was to measure the largest cross-section of residual tumor (16 of 32; 50%). CONCLUSIONS.—: There is a need for standardization of the evaluation of post-neoadjuvant therapy breast specimens in the routine clinical setting in Canada. We recommend the routine use of specimen mapping, submitting the largest cross section of tumor bed in toto, reporting tumor size as per American Joint Committee on Cancer and Residual Cancer Burden guidelines, and routinely including measurements of residual tumor cellularity and in situ disease in the final pathology report as per Residual Cancer Burden guidelines.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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