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Enregistrement W3186433090 · doi:10.1177/03009858211013712

International Guidelines for Veterinary Tumor Pathology: A Call to Action

2021· article· en· W3186433090 sur OpenAlexaff
Donald J. Meuten, Frances M. Moore, Taryn Donovan, Christof Bertram, Robert Klopfleisch, Robert A. Foster, Rebecca C. Smedley, Michael J. Dark, Milan Milovancev, Paul C. Stromberg, Bruce H. Williams, Marc Aubreville, Giancarlo Avallone, Pompei Bolfă, John M. Cullen, Michelle M. Dennis, Michael H. Goldschmidt, Richard Luong, Andrew D. Miller, Margaret A. Miller, John S. Munday, P. Roccabianca, Elisa N. Salas, F. Y. Schulman, Renée Laufer Amorim, Midori Goto Asakawa, Linden E. Craig, D. Glen Esplin, Jeanne W. George, Marlene Hauck, Yumiko Kagawa, Matti Kiupel, Keith E. Linder, Kristina Meichner, Laura Marconato, Michelle L. Oblak, Renato L. Santos, R. Mark Simpson, Harold Tvedten, Derick Whitley

Notice bibliographique

RevueVeterinary Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeterinary pathologyAction (physics)MedicinePathologyCall to actionVeterinary medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standardization of tumor assessment lays the foundation for validation of grading systems, permits reproducibility of oncologic studies among investigators, and increases confidence in the significance of study results. Currently, there is minimal methodological standardization for assessing tumors in veterinary medicine, with few attempts to validate published protocols and grading schemes. The current article attempts to address these shortcomings by providing standard guidelines for tumor assessment parameters and protocols for evaluating specific tumor types. More detailed information is available in the Supplemental Files, the intention of which is 2-fold: publication as part of this commentary, but more importantly, these will be available as "living documents" on a website (www.vetcancerprotocols.org), which will be updated as new information is presented in the peer-reviewed literature. Our hope is that veterinary pathologists will agree that this initiative is needed, and will contribute to and utilize this information for routine diagnostic work and oncologic studies. Journal editors and reviewers can utilize checklists to ensure publications include sufficient detail and standardized methods of tumor assessment. To maintain the relevance of the guidelines and protocols, it is critical that the information is periodically updated and revised as new studies are published and validated with the intent of providing a repository of this information. Our hope is that this initiative (a continuation of efforts published in this journal in 2011) will facilitate collaboration and reproducibility between pathologists and institutions, increase case numbers, and strengthen clinical research findings, thus ensuring continued progress in veterinary oncologic pathology and improving patient care.

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)0,190
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,259
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1900,259
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0170,011
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0170,011
Intégrité de la recherche0,0290,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,022

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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