International Society of Urological Pathology (ISUP) Consensus Conference on Current Issues in Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Emerging data on T1 bladder cancer subcategorization (aka substaging) suggests a correlation with oncological outcomes. The International Society of Urological Pathology (ISUP) organized the 2022 consensus conference in Basel, Switzerland to focus on current issues in bladder cancer and tasked working group 3 to make recommendations for T1 subcategorization in transurethral bladder resections. For this purpose, the ISUP developed and circulated a survey to their membership querying approaches to T1 bladder cancer subcategorization. In particular, clinical relevance, pathological reporting, and endorsement of T1 subcategorization in the daily practice of pathology were surveyed. Of the respondents of the premeeting survey, about 40% do not routinely report T1 subcategory. We reviewed literature on bladder T1 subcategorization, and screened selected articles for clinical performance and practicality of T1 subcategorization methods. Published literature offered evidence of the clinical rationale for T1 subcategorization and at the conference consensus (83% of conference attendants) was obtained to report routinely T1 subcategorization of transurethral resections. Semiquantitative T1 subcategorization was favored (37%) over histoanatomic methods (4%). This is in line with literature findings on practicality and prognostic impact, that is, a shift of publications from histoanatomic to semiquantitative methods or by reports incorporating both methodologies is apparent over the last decade. However, 59% of participants had no preference for either methodology. They would add a comment in the report briefly stating applied method, interpretation criteria (including cutoff), and potential limitations. When queried on the terminology of T1 subcategorization, 34% and 20% of participants were in favor of T1 (microinvasive) versus T1 (extensive) or T1 (focal) versus T1 (nonfocal), respectively.
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 | 0,107 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».