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Enregistrement W4251892418 · doi:10.1093/ajcp/aqx141

Endocrine Pathology

2017· article· en· W4251892418 sur OpenAlexaboutno aff
Syed A. Hoda, Rana S. Hoda

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathologyEndocrine systemMedicineInternal medicineHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“The heart has its reasons, and the endocrines have theirs.” — Aldous Huxley, in Island Endocrine diseases are complicated. Many of these diseases affect several organs. Some have familial connotations; a few are diagnosed biochemically; and others are identified only through biopsy. Aggressive-appearing lesions may behave in an innocuous manner, and bland-looking neoplasms can metastasize. Regardless of our current ability (or inability) to understand all the reasons of the endocrines, appropriate pathologic testing and precise diagnosis remain central to their management. The aptly entitled Endocrine Pathology is divided into 30 chapters that are arranged in three parts. The first part—the shortest—provides a summary of the clinical aspects of endocrine diseases (and includes several informative algorithms). The second part covers the investigative techniques utilized to study endocrine disorders and organs (including cytological and intraoperative assessments). The third part—the longest—provides wide-ranging coverage of the anatomical (mainly organ-based) aspects of endocrine disorders. The exhaustive coverage in this book is provided by 62 multinational authors—most of whom are based in Canada and Turkey. Some notable experts in the field are among the contributors. Not surprising, the thyroid gland secures the most coverage. In general, other organs get coverage mostly appropriate to their prevalence and importance. There are other chapters that deal with seemingly esoteric topics such as “the brain as an endocrine organ” and even “soft tissue in endocrine disease.” The chapter “Morphology and Immunohistochemistry” ought to be considered essential reading for the surgical pathologist-in-training. This chapter contains rational reminders (eg, “microscopy is the foundation of modern pathology”). Practical pointers are present elsewhere (eg, “any parathyroid gland that weighs more than 60 mg and measures more than 1.0 cm should be considered an abnormally enlarged gland”). Our understanding of endocrine diseases, particularly of their molecular aspects, is evolving briskly. Thus, there are sections entitled “Molecular Anatomy” in several chapters that impart potentially useful leading-edge information (eg, “cardiac hypertrophy is associated with re-expression of genes for fetal proteins…”). The text is mostly cogent. Some statements may confuse the novice (eg, “microfollicles are not simply small follicles”). Numerous illustrations effectively complement the text, although some images are superfluous (eg, accessioning of a frozen section specimen), and a few could have benefited from a more descriptive legend (eg, Figure 13.72, depicting vascular invasion in thyroid neoplasms). Endocrine Pathology has been promoted by its publishers as a “comprehensive and up-to-date book” and “the definitive resource on endocrine pathology for all pathologists, endocrinologists, and researchers.” This claim appears, for the most part, to be valid because the book effectively covers the myriad biochemical, clinical, cytopathological, familial, histopathological, immunohistochemical, immunological, radiological, molecular, and several additional aspects of nonneoplastic and neoplastic diseases that involve the hormone-producing organs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1740,136

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,413 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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