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Enregistrement W1989412643 · doi:10.1200/jco.2012.41.8681

Second Malignant Neoplasms: Assessment and Strategies for Risk Reduction

2012· review· en· W1989412643 sur OpenAlexaff
Marie Wood, Victor G. Vogel, Andrea K. Ng, Lewis E. Foxhall, Pamela J. Goodwin, Lois B. Travis

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple and Secondary Primary Cancers
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerEpidemiologyOncologyHost factorsFamily historyInternal medicineBioinformaticsImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improvements in early detection, supportive care, and treatment have resulted in an increasing number of cancer survivors, with a current 5-year relative survival rate for all cancers combined of approximately 66.1%. For some patients, these survival advances have been offset by the long-term late effects of cancer and its treatment, with second malignant neoplasms (SMNs) comprising one of the most potentially life-threatening sequelae. The number of patients with SMNs is growing, with new SMNs now representing about one in six of all cancers reported to the National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program. SMNs reflect not only the late effects of therapy but also the influence of shared etiologic factors (in particular, tobacco and excessive alcohol intake), genetic susceptibility, environmental exposures, host effects, and combinations of factors, including gene-environment interactions. For selected SMNs, risk is also modified by age at exposure and attained age. SMNs can be categorized into three major groups according to the predominant etiologic factor(s): (1) treatment-related, (2) syndromic, and (3) those due to shared etiologic exposures, although the nonexclusivity of these groups should be underscored. Here we provide an overview of SMNs in survivors of adult-onset cancer, summarizing the current, albeit limited, clinical evidence with regard to screening and prevention, with a focus on the provision of guidance for health care providers. The growing number of patients with second (and higher-order) cancers mandates that we also further probe etiologic influences and genetic variants that heighten risk, and that we better define high-risk groups for targeted preventive and interventional clinical strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations336
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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