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Enregistrement W4237054892 · doi:10.5858/133.8.1262

A TNM-Based Clinical Staging System of Ocular Adnexal Lymphomas

2009· article· en· W4237054892 sur OpenAlexaff
Sarah E. Coupland, Valerie A. White, Jack Rootman, Bertil Damato, Paul T. Finger

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStaging systemContext (archaeology)TNM staging systemEye neoplasmLymphomaRadiologyPathologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Context. —The ocular adnexal lymphomas (OAL) arise in the conjunctiva, orbit, lacrimal gland, and eyelids. To date, they have been clinically staged using the Ann Arbor staging system, first designed for Hodgkin and later for nodal, non–Hodgkin lymphoma. The Ann Arbor system has several shortcomings, particularly when staging extranodal non– Hodgkin lymphomas, such as OAL, which show different dissemination patterns from nodal lymphomas. Objective. —To describe the first TNM-based clinical staging system for OAL. Design. —Retrospective literature review. Results. —We have developed, to our knowledge, the first American Joint Committee on Cancer–International Union Against Cancer TNM-based staging system for OAL to overcome the limitations of the Ann Arbor system. Our staging system defines disease extent more precisely within the various anatomic compartments of the ocular adnexa and allows for analysis of site-specific factors not addressed previously. It aims to facilitate future studies by identifying clinical and histomorphologic features of prognostic significance. This system is for primary OAL only and is not intended for intraocular lymphomas. Conclusions. —Our TNM-based staging system for OAL is a user-friendly, anatomic documentation of disease extent, which creates a common language for multicenter and international collaboration. Data points will be collected with the aim of identifying biomarkers to be incorporated into the staging system.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,298 · 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.

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

Citations106
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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