MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2066126522 · doi:10.2147/bctt.s44399

Breast cancer causes and treatment: where are we going wrong?

2013· article· en· W2066126522 sur OpenAlexaff
Colin Seymour, Carmel Mothersill

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Targets and Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineDiseaseCancerSurgical oncologyReset (finance)Engineering ethicsPathologyOncologyInternal medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This discussion paper seeks to provoke thoughts about cancer research in general, and why breast cancer in particular is not yet "curable". It asks the question - are we looking at the disease in the right way? Should we regard cancer as a progressive state, which is part of aging? Should we tailor treatment to "reset" the system or slow progression rather than try using toxic and aggressive therapy to kill every cancer cell (and sometimes also the patient)? The thesis is presented that we need to revisit our fundamental beliefs about the disease and then ask why we cling to beliefs that clearly are no longer valid. The paper also questions the role of ethics boards in hampering research and discusses the concept that breast cancer is an industry with vested interests involving profiteering by preventive, diagnostic, and therapeutic players. Finally, the paper suggests some ways forward based on emerging concepts in system biology and epigenetics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBreast Cancer Targets and TherapyMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207