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Enregistrement W4417276301 · doi:10.1111/his.70041

Second edition <scp>ICCR</scp> dataset for testicular germ cell tumours: a reporting guide for histopathological diagnosis of orchiectomy specimens

2025· review· en· W4417276301 sur OpenAlexaff
Felix Bremmer, Fleur Webster, Gedske Daugaard, Robert J. Hamilton, Muhammad T. Idrees, Chia‐Sui Kao, Kosuke Miyai, Maria Rosaria Raspollini, John R. Srigley, Satish K. Tickoo, Aslı Yilmaz, Thomas Wagner, Daniel M. Berney

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTesticular diseases and treatments
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrchiectomyTesticular cancerTesticular Germ Cell TumorHistopathologyGerm cell tumorsPathologicalSex organ

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To summarise the content and significance of the recently published second edition International Collaboration on Cancer Reporting (ICCR) histopathology dataset for testicular germ cell tumours, covering the Orchiectomy specimen dataset. We highlight key updates from the first editions, including alignment with the 5th edition World Health Organization (WHO) Classification, revised staging criteria, clarified core data elements versus non-core elements and the evidentiary basis underpinning these changes. A review of the ICCR 2nd edition dataset for Orchiectomy specimens of primary testicular tumours was performed, focusing on their development by an international expert committee using a consensus-based approach. Core (required) and non-core (recommended) data elements were identified along with the level of evidence supporting each, following National Health and Medical Research Council (NHMRC) criteria. Changes from the first edition were extracted by comparing dataset content and notes, informed by up-to-date literature through July 2024. The 2nd edition Orchiectomy dataset provides an integrated, harmonised framework for reporting testicular germ cell tumours. The dataset incorporates the WHO 5th Edition Classification of Urinary and Male Genital Tumours. Pathological staging criteria have been updated to align with the 8th edition Union for International Cancer Control (UICC)/American Joint Committee on Cancer (AJCC) tumour-node-metastasis (TNM) definitions. The second edition of this dataset includes changes to align the dataset with the WHO Classification of Tumours, Urinary and Male Genital Tumours, 5th edition, 2022. The ICCR dataset includes the 5th edition Corrigenda, July 2024. It was agreed that this dataset is not suitable for non-germ cell tumours, with the hope that a new dataset, especially for sex-cord stromal tumours, would be developed. The 2nd edition Orchiectomy dataset represents an authoritative, up-to-date standard for pathology reporting of primary testicular germ cell tumours. By incorporating the WHO 5th edition classifications, current TNM staging and the latest evidence on prognostic factors, this dataset facilitates uniform reporting and prognostication. The ICCR dataset underscores core data required for patient management decisions (e.g., adjuvant therapy in Stage I disease, post-chemotherapy management) while providing flexibility through non-core elements for additional useful information. Adoption of this internationally vetted dataset will enhance consistency, assist multidisciplinary treatment planning and align pathology reports with modern consensus guidelines and classifications. The dataset can be used in both high-resource and limited-resource settings without compromising the essential reporting standards.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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