The Milan System for Reporting Salivary Gland Cytopathology: Benefits and Cautions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fine-needle aspiration (FNA) is a well-established procedure for the diagnosis and management of salivary gland lesions despite challenges imposed by their diversity, complexity, and cytomorphological overlap. Until recently, the reporting of salivary gland FNA specimens was inconsistent among different institutions throughout the world, leading to diagnostic confusion among pathologists and clinicians. In 2015, an international group of pathologists initiated the development of an evidence-based tiered classification system for reporting salivary gland FNA specimens, the Milan System for Reporting Salivary Gland Cytopathology (MSRSGC). A corresponding MSRSGC Atlas was published in February 2018. The MSRSGC consists of 6 diagnostic categories that incorporate the morphologic heterogeneity and overlap among various nonneoplastic, benign, and malignant lesions of the salivary glands. In addition, each diagnostic category is associated with a risk of malignancy and management recommendations. The main goal of the MSRSGC is to improve communication between cytopathologists and treating clinicians, while also facilitating cytologic-histologic correlation, quality improvement, and sharing of data from different laboratories for research. Herein, we review the benefits and the limitations of the MSRSGC, as well as the challenges of implementing this new reporting system in routine practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,061 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».