NANETS Consensus Guideline for the Diagnosis and Management of Neuroendocrine Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Neuroendocrine tumors (NETs) of the thorax, including bronchial and thymic neuroendocrine NETs, are often referred to as NETs of the foregut. The incidence and prevalence of NETs are increasing in the United States as demonstrated in the Surveillance, Epidemiology, and End Results from 1973 to 2004 (J Clin Oncol. 2008;26[18]:3063-3072). Although the majority of bronchial and thymic NETs are sporadic, approximately 5% to 10% can be associated with hereditary syndrome, multiple endocrine neoplasms type 1 (Nat Rev Cancer. 2005;5[5]:367-375). Diagnosis is made by tissue pathology, allowing for characterization and classification of the NET. Radiologic evaluation is performed to determine the extent of disease involvement. Clinical symptoms from hormonal overproduction or from paraneoplastic processes are medically managed to improve patients' quality of life. Locoregional disease can be curative with surgery; however, distant or metastatic disease is rarely curable. Therapeutic options for metastatic/advanced NETs of the thorax are mainly to palliate symptoms. Final treatment recommendations for patients with either bronchial or thymic NETs should be individualized, weighing the risks and benefits of therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,014 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».