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Enregistrement W2109894318 · doi:10.1148/rg.311105099

Imaging of Cancer Predisposition Syndromes in Children

2011· review· en· W2109894318 sur OpenAlexaff
Johanna Monsalve, Jeevesh Kapur, David Malkin, Paul Babyn

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLi–Fraumeni syndromeNeurofibromatosisFamilial adenomatous polyposisMultiple endocrine neoplasiaCancerNeurofibromatosis type IGenetic predispositionGenetic testingColorectal cancerPathologyGermline mutationInternal medicineMutationDiseaseGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term cancer predisposition syndrome (CPS) encompasses a multitude of familial cancers in which a clear mode of inheritance can be established, although a specific gene defect has not been described in all cases. Advances in genetics and the development of new imaging techniques have led to better understanding and early detection of these syndromes and offer the potential for preclinical diagnosis of any associated tumors. As a result, imaging has become an essential component of the clinical approach to management of CPSs and the care of children suspected of having a CPS or with a confirmed diagnosis. Common CPSs in children include neurofibromatosis type 1, Beckwith-Wiedemann syndrome, multiple endocrine neoplasia, Li-Fraumeni syndrome, von Hippel-Lindau syndrome, and familial adenomatous polyposis. Radiologists should be familiar with these syndromes, their common associated tumors, the new imaging techniques that are available, and current screening and surveillance recommendations to optimize the assessment of affected children.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations69
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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