MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2106290086 · doi:10.5489/cuaj.2074

Solidifying prognosis after surgery for renal cell carcinoma

2014· article· en· W2106290086 sur OpenAlexaffvenue
Michael Leveridge

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal cell carcinomaMedicineGeneral surgeryOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dason and colleagues from Dublin, Ireland have added an interesting series to the canon of nephrectomy outcomes, and have further validated and solidified the prognostic implications of stage, grade and histology in renal cell carcinoma (RCC). 1 Newer series such as this one have renewed value in that they may provide a window into RCC outcomes in an era when the peculiarities of the small renal mass (SRM) have gained prominence. 2 The increasing incidence of RCC, attributed in large part to increased abdominal imaging, has typically accompanied a downward stage migration, with smaller incident masses and the expectation of lower stage and grade. Surgical series of SRM pathology have confirmed that a decreasing size of tumour is associated with increased benign diagnosis, and lower markers of aggressiveness. 3 These expectations are not met here, as the increasing surgical volume is accompanied by unchanged tumour size and stage, while grade decreased as might be expected. This finding stirs the mind into seeking a biological rationale to explain it, and indeed the authors concede that reasons are not particularly obvious. The tertiary care environment may play a role here, as referral patterns might distill more challenging cases toward these centres, while smaller or more favourable masses are handled outside. The preponderance of SRMs has also paralleled the introduction of thermal ablation techniques, active surveillance and watchful waiting due to competing risks, so smaller or more indolent-behaving masses may be

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Urological Association Journal→Même sujetRenal cell carcinoma treatment→Travaux en français237 207→