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Enregistrement W4416004547 · doi:10.1515/medgen-2025-2029

Towards a WHO classification of genetic tumour syndromes

2025· article· en· W4416004547 sur OpenAlexaff
Reiner Siebert, William D. Foulkes

Notice bibliographique

RevueMedizinische Genetik · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDeutsche KrebshilfeBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésHuman geneticsPathologicalGenetic predispositionGenetic testingCancerClassification schemeGene deletionCoding (social sciences)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost 70 years ago, the World Health Organization (WHO) decided to propose a "Classification of Tumours". Since then, a systematic and extensive classification system for tumours has been continuously developed in successive editions and nowadays closely interlinks with coding systems for cancer registries like the International Classification of Diseases for Oncology (ICD-O). Whereas past editions had their focus on histopathological aspects of tumour classification in different organ systems and topologies, to which (somatic) genetic alterations increasingly contributed, the current fifth edition of the WHO Classification for the first time includes a separate "Blue Book" volume on "Genetic Tumour Syndromes". Along with chapters dedicated to tumour predisposition inferred by constitutional (germline) genetic pathogenic variants in the different organ-specific volumes of the classification, this new addition to the WHO classification highlights the increasing importance of constitutional genetic alterations for the diagnosis and clinical management of patients with such tumours. The WHO classification of Genetic Tumour Syndromes applies a hierarchical system based on four levels: the major (cellular) mechanism affected, the molecular pathway involved, the (clinical) syndrome, and the specific gene(s) affected. It provides - in part novel or modified - names to the genetic tumour syndromes as well as definitions and descriptions of clinical, epidemiologic, etiologic, pathogenetic and pathological aspects. Essential and desirable diagnostic criteria are given as well as rules for reporting, thus paving the way to international standardization. While the final version of the WHO Classification of Genetic Tumour Syndromes is in proof-stage, the present article, which is based on its beta-version, aims to provide an overview of the concepts underpinning the classification.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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