Pancreatic Neoplasms in Childhood and Adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic neoplasms are rare in children and adolescents; thus, our understanding of these tumors is still quite limited. We retrospectively reviewed clinical features and outcomes of all patients below 18 years of age with pancreatic neoplasms who were treated at Asan Medical Center between December 1994 and March 2010. Thirty-two patients were identified. Abdominal pain was the most common symptom. The median duration of diagnostic delay was 21 days. Nineteen patients were diagnosed with solid pseudopapillary tumors, 3 with lymphomas, 2 with pancreatoblastomas, 2 with poorly differentiated carcinomas, 2 with acinar cell cancers, 2 with endocrine tumors, 1 with peripheral (primitive) neuroectodermal tumor, and 1 with hemangioendothelioma. Gross complete resection of the primary tumor was achieved in 24 patients (75%), and 8 patients (25%) received chemotherapy. At a median follow-up of 34 months, the 5-year overall survival rate was 92.0 ± 5.5%. On multivariate analysis, histologic type was the only factor significantly predictive of survival (P=0.009). Patients with poorly differentiated carcinoma showed the worst survival probability. In cases of solid pseudopapillary tumors, surgical resection was generally curative and the prognosis was excellent. Patients with other malignant tumors, however, may require therapeutic strategies other than surgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».