Key Issues in Reporting Common Cancer Specimens: Problems in Pathologic Staging of Colon Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context. —Standardized pathologic assessment is a quality measure for cancer care. Objective. —Pathologic staging parameters and the clinically important stage-independent pathologic factors that pathologists find most problematic to evaluate in colorectal cancer resection specimens are reviewed. The objective of this review is to provide practical guidance for the practicing surgical pathologist. Data Sources. —Published literature related to the TNM staging system for colorectal cancer of the American Joint Committee on Cancer and the International Union Against Cancer and to stage-independent tissue-based prognostic factor evaluation was included in the review. Study Selection, Data Extraction, and Synthesis. —Published guidelines from authoritative sources and published peer-reviewed data related to colorectal cancer staging and pathologic prognostic factor assessment were included for consideration. The general and site-specific rules of application of the American Joint Committee on Cancer and International Union Against Cancer TNM staging system for the colorectum and the protocol for evaluation of colorectal cancer resection specimens of the Cancer Committee of the College of American Pathologists served as the basis for discussion and amplified with practical advice on specific application. Conclusions. —Standardization of pathologic evaluation of colorectal cancer resection specimens is essential for optimal patient care and is aided by the use of data-driven guidelines that are easily understood and consistently applied.
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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 | 0,401 | 0,587 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».