MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2042231410 · doi:10.1186/1472-6874-4-s1-s14

Other Gynecologic Cancers: endometrial, ovarian, vulvar and vaginal cancers

2004· article· en· W2042231410 sur OpenAlexaffabout
Eliane Duarte‐Franco, Eduardo L. Franco

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndometrial cancerVulvaGynecologyVaginaObstetricsVulvar cancerOvarian cancerVaginal cancerCancerIncidence (geometry)Cervical cancerOncologyInternal medicineDermatologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HEALTH ISSUE: In Canada, cancers of the endometrium, ovaries, vulva, vagina, placenta and adnexa account for 11% of all malignant neoplasms in women and 81% of all genital cancers. Although the incidence and mortality from vulvar and vaginal cancers are very low, endometrium and ovarian cancer are important public health problems. KEY FINDINGS: In Canada, there has been no appreciable improvement in survival for women with advanced endometrial (EC) or ovarian cancer (OC) over the past 30 years. The prognosis of EC is good for most patients because diagnosis is made at early stages. However, survival of OC is poor; more than 70% of cases are diagnosed at late stages. Up to 10% of OCs is linked to familial aggregation. Cancers of the vulva and of the vagina are very rare. The survival experience for women with the latter is worse than for those with the former. Both share many risk factors with cervical cancer and the recent developments in the study of HPV infection should be applicable to these diseases as well. Of particular interest will be the advent of vaccines for the primary prevention of HPV infection. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: At present, the best available means to diagnose gynecologic malignancies is a detailed clinical examination, considering the totality of information on potential and proven risk factors, such as age, reproductive health, sexual practices, use unopposed estrogens or of oral contraceptives or tubal ligation, obesity, diet, smoking, and the familial clustering of some of these cancers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations14
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Women s HealthMême sujetEndometrial and Cervical Cancer TreatmentsTravaux en français237 207