Data Sets for the Reporting of Head and Neck Tumors: Second Edition Update From the International Collaboration of Cancer Reporting
Notice bibliographique
Résumé
Context.—: The International Collaboration on Cancer Reporting is a not-for-profit organization whose goal is to develop evidence-based, internationally agreed standardized data sets for each anatomic site to be used throughout the world. Objective.—: To update the changes in the 2nd edition of the data set suite, including carcinomas of the hypopharynx, larynx and trachea, major salivary glands, nasal cavity and paranasal sinuses, oropharynx and nasopharynx, and oral cavity, and ear and temporal bone tumors, malignant odontogenic tumors, mucosal melanomas of the head and neck, and nodal excisions and neck dissection specimens. Design.—: International consensus by expert data set authoring committees, especially authors of the World Health Organization head and neck tumor classification. Results.—: The unique features have been updated based on current research and developments in histologic classification and standardized reporting guidelines. Separation between core and noncore elements is based on data meaningful to prognosis and stratification. The changes are in conjunction with publication of the 5th edition of the World Health Organization head and neck tumor classification. Conclusions.—: Increased harmonization of reporting and benchmarking improves patient outcomes and international collaborative research.
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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 | 0,262 | 0,402 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».