Data set for reporting of peripheral neuroblastic tumours: recommendations from the international collaboration on cancer reporting (<scp>ICCR</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral neuroblastic tumours are the most common extracranial solid neoplasms occurring in children. Proper classification is critical for directing therapy and predicting prognosis. Nonetheless, their relative rarity makes accurate pathological assessment challenging, even for experienced pathologists. Here we report on a new international data set for the pathology reporting of biopsy and resection specimens with peripheral neuroblastic tumours. The data set was produced under the auspices of the International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR), a global alliance of major (inter-)national pathology and cancer organisations. According to the ICCR's process for data set development, an international expert panel consisting of paediatric pathologists and oncologists produced a set of core and non-core data items for biopsy and resection specimens based on a critical review and discussion of current evidence. All professionals involved were neuroblastic tumour experts affiliated with tertiary referral centres. Commentary was provided for each data item to explain the rationale for selecting it as a core or non-core element, its clinical relevance and to highlight potential areas of disagreement or lack of evidence, in which case a consensus position was formulated. Following international public consultation, the documents were finalised and ratified, and the data sets, including a synoptic reporting guide, were published on the ICCR website. This first international data set for paediatric peripheral neuroblastic tumours is intended to promote high-quality, standardised pathology reporting. Its widespread adoption will improve the consistency of reporting, facilitate multidisciplinary communication and enhance comparability of data, all of which will help to improve management of children with peripheral neuroblastic tumours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».