What’s new in the WHO 2022 classification of kidney tumours?
Notice bibliographique
Résumé
tumours (5th edition) has significantly improved our understanding of the morphologic, immunohistochemical, and molecular characteristics of renal tumours. The aim of this review is to outline the most important changes and diagnostic updates in the WHO 2022 classification of kidney tumours. A major change in this edition is the grouping of renal tumours into broader categories that include “clear cell renal tumours”, “papillary renal tumours”, “oncocytic and chromophobe renal tumours”, “collecting duct tumours” as well as adding two categories of “other renal tumours” and “molecularly defined renal carcinomas”. Novel entities included in the WHO 2022 classification are eosinophilic solid and cystic renal cell carcinoma (ESC RCC), anaplastic lymphoma kinase (ALK)-rearranged RCC and ELOC (formerly TCEB1)-mutated RCC. The category of “other renal tumours” includes a group of diverse, unrelated renal tumours that do not fit into other categories. The group of “molecularly defined renal carcinomas” reflects recent discoveries in the renal tumour genomics. These molecularly-defined renal entities demonstrate a set of morphologic features reflecting genotype-phenotype relationships. Final diagnosis of such entities rests on phenotypic and immunohistochemical (IHC) correlation, usually associated with IHC surrogate makers that reflect specific genetic abnormalities.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».