MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3047675162 · doi:10.1136/jclinpath-2020-206948

Borderline Gleason scores: communication is the key

2020· article· en· W3047675162 sur OpenAlexaff
Murali Varma, Brett Delahunt, Theodorus van der Kwast, Sean R. Williamson, Daniel M. Berney

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBarts Charity
Mots-clésKey (lock)MedicineBioinformaticsComputer scienceBiologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biopsy Gleason score (GS) is a critical component of patient management having been demonstrated to be an excellent predictor of patient outcome.1 2 While the application of Gleason grading is generally straightforward, grading is subject to significant interobserver variation3 and divergent opinions may confuse clinicians and patients. Interobserver variation may be due to the application of different grading rules or more commonly different interpretations of borderline morphological appearances. The former is avoidable and multiple consensus conferences have sought to define uniform criteria for grading prostate cancer.4–7 However, the latter is inevitable in a morphological continuum. We seek to explain why precise grading becomes less important in this scenario, if the findings are effectively communicated by the pathologist and correctly interpreted by the clinician. Gleason grades commonly represent a morphological continuum from well-formed glands (pattern 3) to increasingly smaller-sized and poorly formed glandular proliferations (pattern 4) and finally to almost no glandular differentiation (pattern 5). Thus, GS is often a continuous variable with arbitrary cut-offs. This is analogous to serum Prostate Specific Antigen (PSA) where arbitrary cut-offs are used to categorise patients into risk groups. However, unlike serum PSA, grade is reported as …

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical PathologyMême sujetProstate Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207