Dataset for Pathology Reporting of Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study to describe a new international dataset for pathology reporting of colorectal cancer surgical specimens, produced under the auspices of the International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR). Background: Quality of pathology reporting and mutual understanding between colorectal surgeon, pathologist and oncologist are vital to patient management. Some pathology parameters are prone to variable interpretation, resulting in differing positions adopted by existing national datasets. Methods: The ICCR, a global alliance of major pathology institutions with links to international cancer organizations, has developed and ratified a rigorous and efficient process for the development of evidence-based, structured datasets for pathology reporting of common cancers. Here we describe the production of a dataset for colorectal cancer resection specimens by a multidisciplinary panel of internationally recognized experts. Results: The agreed dataset comprises eighteen core (essential) and seven non-core (recommended) elements identified from a review of current evidence. Areas of contention are addressed, some highly relevant to surgical practice, with the aim of standardizing multidisciplinary discussion. The summation of all core elements is considered to be the minimum reporting standard for individual cases. Commentary is provided, explaining each element's clinical relevance, definitions to be applied where appropriate for the agreed list of value options and the rationale for considering the element as core or non-core. Conclusions: This first internationally agreed dataset for colorectal cancer pathology reporting promotes standardization of pathology reporting and enhanced clinicopathological communication. Widespread adoption will facilitate international comparisons, multinational clinical trials and help to improve the management of colorectal cancer globally.
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 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 | 0,018 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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 ».