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Enregistrement W2004316615 · doi:10.4251/wjgo.v3.i3.33

Epidemiology of cancer of the small intestine

2011· article· en· W2004316615 sur OpenAlexaff
Sai Yi Pan

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastrointestinal Oncology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Tumor Research and Treatment
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerEtiologyInternal medicineColorectal cancerIncidence (geometry)EpidemiologyGastroenterologyDiseaseCarcinoid tumorsAdenocarcinomaLymphomaSmall intestineSarcomaObesityOncologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer of the small intestine is very uncommon. There are 4 main histological subtypes: adenocarcinomas, carcinoid tumors, lymphoma and sarcoma. The incidence of small intestine cancer has increased over the past several decades with a four-fold increase for carcinoid tumors, less dramatic rises for adenocarcinoma and lymphoma and stable sarcoma rates. Very little is known about its etiology. An increased risk has been noted for individuals with Crohn's disease, celiac disease, adenoma, familial adenomatous polyposis and Peutz-Jeghers syndrome. Several behavioral risk factors including consumption of red or smoked meat, saturated fat, obesity and smoking have been suggested. The prognosis for carcinomas of the small intestine cancer is poor (5 years relative survival < 30%), better for lymphomas and sarcomas, and best for carcinoid tumors. There has been no significant change in long-term survival rates for any of the 4 histological subtypes. Currently, with the possible exceptions of obesity and cigarette smoking, there are no established modifiable risk factors which might provide the foundation for a prevention program aimed at reducing the incidence and mortality of cancers of the small intestine. More research with better quality and sufficient statistical power is needed to get better understanding of the etiology and biology of this cancer. In addition, more studies should be done to assess not only exposures of interest, but also host susceptibility.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations230
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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