Notice bibliographique
Résumé
Diagnosis, prognosis, and treatment are the three core elements of the art of medicine. Modern medicine pays more attention to diagnosis and treatment but prognosis has been a part of the practice of medicine much longer than diagnosis. Cancer is a heterogeneous group of disease characterized by growth, invasion and metastasis. To plan the management of an individual cancer patient, the fundamental knowledge base includes the site of origin of the cancer, its morphologic type, and the prognostic factors specific to that particular patient and cancer. Most prognostic factors literature describes those factors that directly relate to the tumor itself. However, many other factors, not directly related to the tumor, also affect the outcome. To comprehensively represent these factors we propose three broad groupings of prognostic factors: 'tumor'-related prognostic factors, 'host'-related prognostic factors, and 'environment'-related prognostic factors. Some prognostic factors are essential to decisions about the goals and choice treatment, while others are less relevant for these purposes. To guide the use of various prognostic factors we have proposed a grouping of factors based on their relevance in everyday practice; these comprise 'essential,' 'additional,' and 'new and promising factors.' The availability of a comprehensive classification of prognostic factors assures an ordered and deliberate approach to the subject and provide safeguard against skewed approaches that may ignore large parts of the field. The current attention to tumor factors has diminished the importance of 'patient' (i.e., 'host'), and almost completely overshadows the importance of the 'environment'. This ignores the fact that the latter presents the greatest potential for immediate impact. The acceptance of a generic prognostic factor classification would facilitate communication and education about this most important subject in oncology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».