Data set for reporting paediatric renal tumours: recommendations from the international collaboration on cancer reporting (<scp>ICCR</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
Tumours arising within the developing kidney of children vary widely in their histological appearance and outcome; optimal therapy requires accurate classification and staging. The two major paediatric cooperative groups provide different therapeutic protocols based on different staging and classification, initially developed to serve patients in North America and Europe, but also used in many other parts/regions of the world. The International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR) has developed a structure whereby such complex information may be harmonised, and able to be applied to patients globally. An international expert panel consisting of paediatric pathologists and oncologists produced a set of items critical to cancer reporting and subjected these to review and discussion using the structured processes provided by the ICCR. A formal ICCR structure was assembled, and consensus surrounding elements and their application to different therapeutic protocols was developed. The data set underwent open international consultation. This resulted in the first international data set for Wilms tumour (WT) and other paediatric renal tumours, provided herein. The use of ICCR methods enables a full understanding of highly complex and often overlapping reporting elements by international experts, and the potential of developing a set of commonly applied data elements that are fully defined. This sets the groundwork for future consolidation of definitions and harmonisation of therapies for WT and other paediatric renal tumour patients. It also allows institutions outside the major paediatric cooperative groups to provide therapy based on known elements.
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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 | 0,335 | 0,445 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,014 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».