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Enregistrement W1971750348 · doi:10.1212/01.wnl.0000319721.98502.1b

Invited Article: The expanding impact of molecular biology on the diagnosis and treatment of gliomas

2008· review· en· W1971750348 sur OpenAlexaff
Warren Mason, J. Gregory Cairncross

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliomaMonoclonal antibodyClinical trialMedicineMolecular biomarkersMolecular pathologyBioinformaticsPathologyBiologyOncologyAntibodyCancer researchImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For nearly a century, glial neoplasms have been classified by microscopic features alone with treatment prescribed based on histology using a "one-size-fits-all" formula. However, recent advances in our understanding of the molecular events underlying gliomagenesis are beginning to change the way we think about the diagnostic classification of gliomas. Indeed, several recurring molecular derangements are now being viewed as cornerstones of a new diagnostic framework because these alterations appear to be superior to traditional microscopic classification schemes as guideposts for treatment selection and prognosis. Moreover, molecular analysis of tumor tissue is identifying aberrant growth signaling pathways in glioma which can now be blocked selectively by a new generation of targeted therapies, including small molecule inhibitors and monoclonal antibodies. Time will tell whether these new agents can be successfully introduced into the clinical arena. In the meantime, the molecular characteristics of gliomas are being used to select patients for both randomized trials and phase II studies.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeAutre devis
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

Citations28
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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