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Treatment of Canine Hemangiosarcoma: 2000 and Beyond

2000· review· en· W2058989045 sur OpenAlexfundno aff
Craig A. Clifford, Andrew J. Mackin, Carolyn J. Henry

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Internal Medicine · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Veterinary College, University of GuelphColorado State UniversityUniversity of Wisconsin-MadisonNational Cancer InstituteUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMedicineHemangiosarcomaAngiogenesisChemotherapyCancerThalidomideMetastasisOncologyPharmacologyInternal medicineSurgeryAngiosarcoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canine hemangiosarcoma (HSA) is an aggressive and malignant neoplasia with a grave prognosis. Surgery and chemotherapy have limited success in prolonging survival times and increasing quality of life in dogs with HSA. Advances in medical oncology are resulting in increased survival rates and a better quality of life for veterinary cancer patients. An understanding of mechanisms of metastasis has led to the development of new treatments designed to delay or inhibit tumor spread. Promising new treatment options include novel delivery systems (inhalation or intracavitary chemotherapy); use of immunomodulators such as liposome-encapsulated muramyl tripeptide-phosphatidylethanolamine; antimetastatic agents such as inhibitors of angiogenesis (interferons, thalidomide), matrix metalloproteinase inhibitors, and minocycline; dietary modifications; and gene therapy. Inhibitors of angiogenesis seem to be safe and, unlike conventional chemotherapy, do not induce drug resistance. Although many of the newer approaches are still under development and review, the use of multimodality therapy incorporating innovative treatment modalities may offer the best therapeutic option for dogs affected with HSA.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations129
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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