Second edition of the Milan System for Reporting Salivary Gland Cytopathology: Refining the role of salivary gland <scp>FNA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
The use of standardised reporting systems for non-gynaecologic 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 of the 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 summarising the use of salivary gland imaging, new advances in ancillary testing and updates in nomenclature.
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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 | 0,020 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,010 |
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 ».