The Milan System for Reporting Salivary Gland Cytopathology (MSRSGC): An ASC-IAC-Sponsored System for Reporting Salivary Gland Fine-Needle Aspiration
Notice bibliographique
Résumé
The diagnostic role of salivary gland fine-needle aspiration (SG-FNA) is well established in the preoperative evaluation of patients with salivary gland lesions. At present, most salivary SG-FNA specimens are diagnosed based on conventional diagnostic criteria. However, there exists a lack of uniform reporting for these specimens to guide the clinical management of patients. This void motivated a group of experienced cytopathologists to spearhead the development of a uniform reporting system. This international panel, under the sponsorship of the American Society of Cytopathology (ASC) and the International Academy of Cytology (IAC), gathered in September 2015 at the European Congress of Cytology, held in Milan, Italy, to propose the “Milan System for Reporting Salivary Gland Cytopathology” (MSRSGC). This effort sparked the interest of many and brought forth an agreement to develop an evidence-based tiered classification consisting of 6 diagnostic categories. It is hoped that this standard reporting system will enhance the overall effectiveness of SG-FNA reporting across institutions, with the ultimate result being better communication and improved patient care.
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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 | 0,067 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».