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Enregistrement W2077675867 · doi:10.3171/2010.3.spine09202

Diagnosis and management of metastatic spine disease

2010· review· en· W2077675867 sur OpenAlexaff
Daniel M. Sciubba, Rory J. Petteys, Mark B. Dekutoski, Charles G. Fisher, Michael G. Fehlings, Stephen L. Ondra, Laurence D. Rhines, Ziya L. Gokaslan

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoVancouver Spine Surgery InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurosurgeryRadiation therapyDiseaseOrthopedic surgerySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With continued growth of the elderly population and improvements in cancer therapies, the number of patients with symptomatic spinal metastases is likely to increase, and this is a condition that commonly leads to debilitating neurological dysfunction and pain. Advancements in surgical techniques of resection and spinal reconstruction, improvements in clinical outcomes following various treatment modalities, generally increased overall survival in patients with metastatic spine disease, and a recent randomized trial by Patchell and colleagues demonstrating the superiority of a combined surgical/radiotherapeutic approach over a radiotherapy-only strategy have led many to suggest increasingly aggressive interventions for patients with such lesions. Optimal management of spinal metastases encompasses numerous medical specialties, including neurosurgery, orthopedic surgery, medical and radiation oncology, radiology, and rehabilitation medicine. In this review, the clinical presentation, diagnosis, and management of spinal metastatic disease are discussed. Ultimately, the goal of treatment in patients with spinal metastases remains palliative, and clinical judgment is required to select the appropriate patients for surgical intervention.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations411
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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