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Enregistrement W7008552428

Carcinoma de células renales: factores patológicos pronósticos, estadificación y clasificación histopatológica

2015· other· es· W7008552428 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRedalyc (Universidad Autónoma del Estado de México) · 2015
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarcinomaBasal cellStage (stratigraphy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"Introducción: recientemente se han descrito nuevas entidades morfológicas de carcinomas de células renales (CCR) que influyen en el pronóstico. La estadificación clínica también ha sufrido modificaciones. El objetivo de este trabajo es conocer la prevalencia de los subtipos histológicos, el grado nuclear de Fuhrman y el estadio clínico del CCR. Métodos: estudio retrospectivo, descriptivo y comparativo de enero de 2008 a junio de 2013. Se analizaron 355 casos de CCR, fueron reclasificados de acuerdo con el grado nuclear y nuevos diagnósticos histopatológicos (clasificación de Vancouver) y estadificados de acuerdo con el TNM. Se realizó índice de Kappa para la concordancia diagnóstica y gradación nuclear, la asociación de variables cualitativas fue comparada con chi cuadrada. Resultados: el CCR claras convencional fue del 84.5 %, seguido del cromófobo y papilar. Otros subtipos menos frecuentes fueron: el carcinoma quístico multilocular, el CCR papilar de células claras y otros. El grado nuclear estuvo directamente relacionado con el tamaño tumoral y con el estadio clínico (p < 0.001). El estadio que predomino fue el pT1b N0 M0, seguido del pT3a N0 M0. Conclusiones: el tumor más frecuente fue el CCR claras, seguido del cromófobo y papilar. El grado nuclear, necrosis, áreas eosinófilas, sarcomatoides y rabdoides son factores pronósticos asociados a mayor agresividad y riesgo de metástasis."

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,225 · 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'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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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