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Enregistrement W4388724640 · doi:10.1002/cncy.22753

Second edition of the Milan System for Reporting Salivary Gland Cytopathology: Refining the role of salivary gland FNA

2023· review· en· W4388724640 sur OpenAlexaff
Esther Diana Rossi, Zubair Baloch, Güliz A. Barkan, Maria Pia Foschini, Daniel Kurtycz, Marc Pusztaszeri, Philippe Vielh, William C. Faquin

Notice bibliographique

RevueCancer Cytopathology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCytopathologyFine-needle aspirationSalivary glandPathologyMalignancyPancreasSerous fluidRadiologyGeneral surgeryCytologyInternal medicineBiopsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of standardized reporting systems for non-gynecologic cytopathology has made enormous gains in popularity during the past decade, including for thyroid fine-needle aspiration, urine cytology, serous effusions, pancreas, lymph nodes, lung, and more. In February 2018, the first edition Atlas of the Milan System for Reporting Salivary Gland Cytopathology (MSRSGC) was published. The MSRSGC defines six diagnostic fine-needle aspiration categories encompassing the spectrum of non-neoplastic, benign, and malignant lesions of the salivary glands. The goal of the MSRSGC is to combine each diagnostic category with a defined risk of malignancy and a specific clinical and/or surgical management algorithm. Since its initial publication in 2018, more than 200 studies and commentaries have been published confirming the role of the MSRSGC. The second edition of the MSRSGC, published in July 2023, includes refined risks of malignancy based on systematic reviews and meta-analyses, a new chapter summarizing the use of salivary gland imaging, new advances in ancillary testing, and updates in nomenclature.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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