Diagnosis and Classification of Primary Nodal Lymphomas in Dogs: A Consensus of the Oncology‐Pathology Working Group
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
One of the primary objectives of the Oncology Pathology Working Group (OPWG) is for oncologists and pathologists to collaboratively generate consensus documents to standardise aspects of and provide guidelines for oncologic pathology in veterinary species. Consensus is established through critical review of the peer-reviewed literature relevant to a subgroup's particular focus. In this article, the authors provide a critical review of the current literature regarding methods for the diagnosis and classification of primary nodal lymphomas of dogs, including histopathology, cytopathology, immunophenotyping and assessment of molecular clonality. Knowledge gaps in the current literature and recommendations for future study are also reported. Major conclusions of this consensus include: (1) Histopathology with immunohistochemistry is required for complete diagnosis and classification of nodal lymphomas; (2) Immunohistochemistry and flow cytometry are the most reliable methods of immunophenotyping lymphomas, though neither is clearly superior to the other; (3) Molecular clonality testing should not be used in favour of immunophenotyping assays for classifying lymphomas; and (4) The use of emerging molecular tests for diagnosing lymphomas in the absence of histopathologic, cytopathologic, or immunophenotypic disease characterisation should be restricted to investigational settings until their diagnostic validity and the clinical benefit they confer to patients are more thoroughly characterised. This document represents the opinions of the OPWG and the authors; it does not constitute a formal endorsement by the American College of Veterinary Pathologists or the Veterinary Cancer Society.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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