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Enregistrement W2001387602 · doi:10.1097/00042307-200205000-00011

New diagnostic and prognostic tools in bladder cancer

2002· review· en· W2001387602 sur OpenAlexaff
Rabi Tiguert, Yves Fradet

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystoscopyMedicineUrine cytologyBladder cancerGold standard (test)CytologyUrineUrologyCancerEndoscopyOncologyRadiologyUrinary systemPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many efforts have been made to increase the detection rates and to predict the outcome of bladder cancer. Although to date cystoscopy remains the gold standard method for the detection of new or recurrent bladder cancer, its limitations were emphasized by the results of studies using fluorescence endoscopy that showed an increased detection rate and decreased recurrence after tumor resection. Urine cytology has high specificity and is used routinely as an adjunct to cystoscopy to detect invisible tumors. However, to improve on the low sensitivity of urine cytology, a number of marker tests have been developed. Optimal diagnostic accuracy appears to result from the synergistic combination of cytological markers with urine cytology. The evaluation of new and previously reported markers remains a very active field, but is still limited to inconclusive studies. Tissue and DNA microarrays represent a technological step forward for the analysis of a large number of markers and cohorts of patients that will be required definitively to establish the clinical utility of prognostic tests.

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 enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations17
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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