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Enregistrement W2050297271 · doi:10.3747/co.20.1359

Oncofertility in Canada: Gonadal Protection and Fertility-Sparing Strategies

2013· article· en· W2050297271 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ruth Ronn, Hananel Holzer

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensMcGill University Health CentreQueen's University
Organismes subventionnairesHealth CanadaPediatric Oncology Group of OntarioMcMaster UniversityPartenariat Canadien Contre Le CancerMcGill UniversityIsrael Cancer Research Fund
Mots-clésFertility preservationOncofertilityFertilityMedicineCancerMalignancyIntensive care medicineGynecologyFamily medicinePopulationInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer can be a devastating diagnosis. In particular, malignancy and its indicated treatments have profoundly negative effects on the fertility of young cancer patients. Oncofertility has emerged as a new interdisciplinary field to address the issue of gonadotoxicity associated with cancer therapies and to facilitate fertility preservation. In Canada, fertility issues are often inadequately addressed despite the availability of resources. The goal of this four-part series is to facilitate systemic improvements in fertility preservation for adolescent and young adult Canadians with a new diagnosis of cancer. METHODS: Here, we review the fertility preservation measures currently available. Medical and surgical strategies are both outlined. RESULTS: Fertility-preserving strategies and gonadal protection have demonstrated variable success in a number of approaches. The value of hormone suppression is still in question for women. Progestins for endometrial cancer and alternative chemotherapies are other medical approaches. Gonadal shielding and protective surgical approaches have also been attempted. CONCLUSIONS: The techniques discussed here may be selectively considered and integrated into patient care in an attempt to preserve future fertility before initiating cancer treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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