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Enregistrement W1989901777 · doi:10.1002/pbc.24419

Children's Oncology Group's 2013 blueprint for research: Renal tumors

2012· review· en· W1989901777 sur OpenAlexaff
Jeffrey S. Dome, Conrad V. Fernandez, Elizabeth A. Mullen, John A. Kalapurakal, James I. Geller, Vicki Huff, Eric J. Gratias, David Dix, Peter F. Ehrlich, Geetika Khanna, Marcio H. Malogolowkin, James R. Anderson, Arlene Naranjo, Elizabeth J. Perlman

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British ColumbiaIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineWilms' tumorRenal cell carcinomaOncologyInternal medicineBlueprintCancerClinical trialClear-cell sarcomaImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal malignancies are among the most prevalent pediatric cancers. The most common is favorable histology Wilms tumor (FHWT), which has 5-year overall survival exceeding 90%. Other pediatric renal malignancies, including anaplastic Wilms tumor, clear cell sarcoma, malignant rhabdoid tumor, and renal cell carcinoma, have less favorable outcomes. Recent clinical trials have identified gain of chromosome 1q as a prognostic marker for FHWT. Upcoming studies will evaluate therapy adjustments based on this and other novel biomarkers. For high-risk renal tumors, new treatment regimens will incorporate biological therapies. A research blueprint, viewed from the perspective of the Children's Oncology Group, is presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,312 · 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'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

Citations185
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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