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Enregistrement W109623613

Technology as a force for improved diagnosis and treatment of breast disease.

2010· article· en· W109623613 sur OpenAlexaff
Claire Holloway, Alexandra Easson, Jaime Escallón, Wey L. Leong, May Lynn Quan, Michael Reedjik, Frances C. Wright, David R. McCready

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerLife expectancyDiseasePopulationCancerModalitiesBreast cancer awarenessOncologyPublic healthBreast cancer screeningDuctal carcinomaIncidence (geometry)Internal medicineGynecologyMammographyIntensive care medicinePathologyEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing numbers of women are seeking evaluation of screen-detected breast abnormalities, and more women with breast cancer are living with the consequences of treatment. Improved technologies have helped to individualize diagnostic evaluation and treatment, improve efficacy and minimize morbidity. This article highlights some of these technologies. Superior imaging techniques have improved breast cancer screening and show promise for intraoperative surgical guidance and postoperative specimen evaluation. Digital mammography improves the sensitivity of mammography for women younger than 50 years with dense breasts, and tomosynthesis may improve specificity. Magnetic resonance imaging provides sensitive delineation of the extent of the disease and superior screening for women with a greater than 25% lifetime risk of breast cancer Minimally invasive techniques have been developed for the assessment of intraductal lesions, biopsy of imaging abnormalities, staging of the axilla and breast radiotherapy. Ductoscopy facilitates intraductal biopsy and localization of lesions for excision, sentinel lymph node biopsy is becoming standard for axillary staging, and intraoperative radiotherapy has the potential to reduce treatment time and morbidity. Three-dimensional imaging allows correlation of final histology with preoperative imaging for superior margin assessment. Related techniques show promise for translation to the intraoperative setting for surgical guidance. New classifications of breast cancers based on gene expression, rather than morphology, describe subtypes with different prognoses and treatment implications, and new targeted therapies are emerging. Genetic fingerprints that predict treatment response and outcomes are being developed to assign targeted treatments to individual patients likely to benefit. Surgeons play a vital role in the successful integration of new technologies into practice.

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 enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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