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Enregistrement W3018014849 · doi:10.1007/s12325-020-01348-4

Developing Classifications of Laryngeal Dysplasia: The Historical Basis

2020· review· en· W3018014849 sur OpenAlexaboutno aff
Henrik Hellquist, Alfio Ferlito, Antti Mäkitie, Lester D.�R. Thompson, Justin A. Bishop, Abbas Agaimy, Juan C. Hernandez‐Prera, Douglas R. Gnepp, Stefan M. Willems, Pieter J. Slootweg, Alessandra Rinaldo

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2020
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDysplasiaGrading (engineering)LarynxCervical intraepithelial neoplasiaDermatologyIntraepithelial neoplasiaPathologyTerminologyCancerRadiologyInternal medicineSurgeryCervical cancerProstate cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last 60 years numerous significant attempts have been made to achieve a widely acceptable terminology and histological grading for laryngeal squamous intraepithelial lesions. While dysplasia was included in the pathology of the uterine cervix already in 1953, the term dysplasia was accepted in laryngeal pathology first after the Toronto Centennial Conference on Laryngeal Cancer in 1974. In 1963 Kleinsasser proposed a three-tier classification, and in 1971 Kambic and Lenart proposed a four-tier classification. Since then, four editions of the World Health Organisation (WHO) classification have been proposed (1978, 1991, 2005 and 2017). Several terms such as squamous intraepithelial neoplasia (SIN) and laryngeal intraepithelial neoplasia (LIN) are now being abandoned and replaced by squamous intraepithelial lesions (SIL). The essential change between the 2005 and 2017 WHO classifications is the attempt to induce a simplification from a four- to a two-tier system. The current WHO classification (2017) thus recommends the use of a two-tier system with reasonably clear histopathological criteria for the two groups: low-grade and high-grade dysplasia. Problems with interobserver variability apart, subjectivities and uncertainties remain, but to a lesser degree. Ongoing and additional molecular studies may help to clarify underlying events that will increase our understanding and possibly can facilitate our attempts to obtain an even better classification. The classification needs to be easier for the general pathologist to perform and easier for the clinician to interpret. These two objectives are equally important to provide each patient the best personalised treatment available for squamous intraepithelial lesions.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0140,008
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0050,012
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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