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Enregistrement W1987935356 · doi:10.1097/mop.0000000000000041

What is new in the biology and treatment of pediatric rhabdomyosarcoma?

2013· review· en· W1987935356 sur OpenAlexaff
Douglas S. Hawkins, Abha A. Gupta, Erin R. Rudzinski

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésRhabdomyosarcomaMedicineRisk stratificationOncologyChromosomal translocationBioinformaticsInternal medicineSarcomaBiologyPathologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The purpose of this review is to highlight some of the advances in the way we think about rhabdomyosarcoma (RMS). Recent outcome and biological analyses have shifted the risk stratification and treatment paradigms for pediatric RMS. RECENT FINDINGS: The presence or absence of the FOXO1 translocation is one of the most important prognostic factors in RMS. Future clinical studies will incorporate FOXO1 translocation status within risk stratification criteria. Molecular analyses have identified RAS/NF1, hedgehog, IL-4R, and ALK pathway abnormalities as potential therapeutic targets in RMS. Reductions in systemic therapy are possible, although radiation therapy remains essential to prevent local failures in most patients. SUMMARY: Although survival for RMS has not improved in recent years, refinement in risk stratification, further understanding of the biological drivers of the disease, and modifications in treatment intensity have set the stage for the next generation of studies in RMS.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations72
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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