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Enregistrement W4387422001 · doi:10.1016/j.euo.2023.09.023

Corrigendum to “Proposal for a Novel Histological Scoring System as a Potential Grading Approach for Muscle-invasive Urothelial Bladder Cancer Correlating with Disease Aggressiveness and Patient Outcomes” [European Urology Oncology (2023)]

2023· erratum· en· W4387422001 sur OpenAlexaff
Markus Eckstein, Christian Matek, Paul D. Wagner, Ramona Erber, Maike Büttner‐Herold, Peter J. Wild, Helge Täubert, Sven Wach, Danijel Sikic, Bernd Wullich, Carol I. Geppert, Éva Compérat, Antonio López-Beltrán, Rodolfo Montironi, Liang Cheng, Theodorus van der Kwast, Maurizio Colecchia, Bas W.G. van Rhijn, Mahul B. Amin, George J. Netto, Michael Stöckle, Kerstin Junker, Arndt Hartmann, Simone Bertz

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Oncology · 2023
Typeerratum
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrading (engineering)Bladder cancerUrothelial cancerStromal cellDiseaseRegretPathologyCancerOncologyUrologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors regret that the author ‘Maurizio Colecchia’ was not included in the author list. This has now been corrected as above. The authors would like to apologise for any inconvenience caused. Proposal for a Novel Histological Scoring System as a Potential Grading Approach for Muscle-invasive Urothelial Bladder Cancer Correlating with Disease Aggressiveness and Patient OutcomesEuropean Urology OncologyPreviewTake Home Message Grading of muscle-invasive bladder cancer according to the current World Health Organization criteria is controversial due to its limited prognostic value. We propose a specific, prognostically relevant scoring system for muscle-invasive bladder cancer integrating histomorphological phenotype, stromal tumor infiltrating lymphocytes, tumor budding, and growth and spreading patterns. Full-Text PDF Open Access

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,266 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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