Neuroanatomical location of brain metastases from solid tumours based on pathology: An analysis of 511 patients with a comparison to the provided clinical history
Notice bibliographique
Résumé
Brain metastases are a frequent occurrence in neuropathology practices. The literature on their neuroanatomical location is frequently derived from radiological analyses. This work examines brain metastases through the lens of pathology specimens. All brain surgical pathology reports for cases accessioned 2011-2020 were retrieved from a laboratory. Specimens were classified by neuroanatomical location, diagnosis and diagnostic category with a hierarchical free text string-matching algorithm (HFTSMA) and also subsequently audited. All reports classified as probable metastasis were reviewed by a pathologist. The provided history was compared to the final categorization by a pathologist. The cohort had 4,625 cases. The HFTSMA identified 854 cases (including metastases from a definite primary, metastases from primary not known and improperly classified cases). 514/854 cases had one definite primary site per algorithm and on report review 538/854 cases were confirmed as such. The 538 cases originated from 511 patients. Primaries from breast, gynecologic tract, and gastrointestinal tract not otherwise specified were most frequently found in the cerebellum. Kidney metastases were most frequently found in the occipital lobe. Lung, metastatic melanoma and colorectal primaries were most commonly found in the frontal lobe. The provided clinical history predicted the primary in 206 cases (40.3%), was discordant in 17 cases (3.3%) and non-contributory in 280 cases (54.8%). The observed distribution of the metastatic tumours in the brain is dependent on the primary site. In the majority (54.8%) of cases, the provided clinical history was non-contributory; this suggests surgeon-pathologist communication may have the potential for optimization.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».