Visualization and Other Emerging Technologies as Change Makers for Oral Cancer Prevention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The genomic era has fueled a rapid emergence of new information at the molecular level with a great potential for developing innovative approaches to detection, risk assessment, and management of oral cancers and premalignant disease. As yet, however, little research has been done on complementary approaches that would use different technology in conjunction with molecular approaches to create a rapid and cost-effective strategy for patient assessment and management. In our ongoing 8-year longitudinal study, a set of innovative technologies is being validated alone and in combination to best correlate with patient outcome. The plan is to use these devices in a step-by-step sequence to guide key clinicopathological decisions on patient risk and treatment. The devices include a hand-held visualization device that makes use of tissue autofluorescence to detect and delineate abnormal lesions and fields requiring follow-up, to be used in conjunction with optical contrast agents such as toluidine blue. In addition, two semi-automated high-resolution computer microscopy systems will be used to quantitate the protein expression phenotype of cell nuclei in tissue sections and exfoliated cell brushings. Previously identified risk-associated molecular changes are being used to validate these systems as well as to establish their place in a population-based triage program that will filter out high-risk cases in the community and funnel them to dysplasia clinics where higher-cost molecular tools will guide intervention. A critical development for the translation of this technology into community settings is the establishment of an effective methodology for education and training of health practitioners on the front lines.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle