Advancements in Interoperability: Achieving Anatomic Pathology Reports That Adhere to International Standards and Are Both Human-Readable and Readily Computable
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Over the past 50 years, multiple pathology organizations worldwide have evolved in cancer histopathology reporting from subjective, narrative assessments to structured, synoptic formats using controlled vocabulary. These reporting protocols include the required data elements that represent the minimum set of evidence-based, clinically actionable parameters necessary to convey the diagnostic, prognostic, and predictive information essential for patient care. Despite these advances, the synoptic reporting protocols were not harmonized across the various pathology organizations. Cancer pathology continues to be widely reported and stored in free-text format, or without encoded data such that it is neither computable nor interoperable across organizations. METHODS: In 2020, SNOMED International created the Cancer Synoptic Reporting Working Group (CSRWG). This resulted in international collaboration across multiple pathology organizations. CCRWG's mission was to use SNOMED Clinical Terms (CT) concepts to represent the required content within the College of American Pathologists (CAP) and International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR) published pathology reporting protocols. RESULTS: In late 2023, the CSRWG published over 1,300 new or revised SNOMED CT concepts to represent all required pathology cancer data elements for adult and pediatric solid tumors in both CAP and ICCR using the semantic principles of the SNOMED-CT concept model. Thus, computability and interoperability would be broadly established. CONCLUSION: This work brings to fruition the longstanding desire for an international, interoperable, human- and machine-readable cancer pathology report for use in patient care, health care quality improvement, population health, public health surveillance, and translational and clinical trial research. The following report describes the project, its methods, and applications in the stated use cases.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle