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Enregistrement W4411846294 · doi:10.1097/pas.0000000000002440

International Society of Urological Pathology Consensus Meeting 2024

2025· article· en· W4411846294 sur OpenAlexaff
Michelle R. Downes, Antonio López-Beltrán, Roberto Contieri, Donna E. Hansel, Gladell P. Paner, Steven S. Shen, Bas W.G. van Rhijn, Hikmat Al‐Ahmadie, Mahul B. Amin, Matteo Brunelli, E. Compérat, Michael S. Cookson, Bishoy M. Faltas, Charles C. Guo, Arndt Hartmann, Ashish M. Kamat, Laura S. Mertens, Jeffrey S. Ross, Theodorus van der Kwast, Joshua I. Warrick, Glen Kristiansen, Liang Cheng, Maria Rosaria Raspollini

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesEuropean Association of Urology
Mots-clésTerminologyMedicineConsensus conferencePathologyMEDLINEFamily medicineInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preneoplastic and precursor lesions are important to recognize and report, as they can influence clinical management decisions. The International Society of Urological Pathology (ISUP) organized a consensus meeting in Florence, Italy, in September 2024 focused on preneoplastic and precursor lesions of the genitourinary organs. Working group 2 was assigned the topic of bladder and a group of pathologists and clinicians was convened. They developed a 46 question premeeting survey for the ISUP membership assessing flat, papillary, squamous, and glandular entities and clinical issues to determine use of terminology, reporting practices, and areas that needed to be addressed at the consensus meeting. The premeeting survey results showed consistency in the terminology used by pathologists, similarities in reporting practices, and highlighted areas of uncertainty with respect to whether certain entities could be classified as precursors/preneoplastic. The results enabled the working group to conduct focused literature reviews and to develop a presentation and set of in-meeting polling questions to address the problematic topics from the survey results. Overall, 14/18 in-meeting polling questions achieved consensus. The surveys and in-person voting demonstrated a strong preference to use existing terminology such as dysplasia, verrucous squamous, and papillary hyperplasia, to grade glandular and squamous dysplasia and to judiciously use immunohistochemistry to classify lesions. Pathologists expressed highly variable opinions with respect to questions about quantification, management recommendations, and inclusion of newer entities as precursors/preneoplastic lesions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,012

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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