Therapy‐associated effects in the prostate gland
Notice bibliographique
Résumé
Diverse therapies are used to treat both benign prostatic hyperplasia and adenocarcinoma. Transurethral resection, a common surgical procedure, may give rise to characteristic necrobiotic granulomas that manifest in subsequent pathology samples. Radiation and hormone therapy have traditionally been used in prostatic adenocarcinoma. Morphological effects are often identified in needle biopsy specimens, transurethral resectates, and radical prostatectomy specimens. A range of histological changes are noted in the non-neoplastic prostate tissue, as well as in the pre-neoplastic and carcinomatous areas. Other ablative therapies, such as cryotherapy, and emerging focal therapies, including high-intensity focused ultrasound, photodynamic therapy, and interstitial laser thermotherapy, may have morphological effects on prostate tissue. It is important for the pathologist to be aware of the spectrum of histological changes affecting the prostate gland post-therapy. The treatment effects may obscure residual carcinoma, and make measurements of tumour extent and stage difficult. Furthermore, some therapies can profoundly alter the neoplastic glands to such an extent that Gleason scoring is no longer valid. As new therapies are developed for prostate cancer, it is important to document their effects on benign and malignant prostate tissue and to understand possible implications for traditional prognostic factors, especially Gleason grade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».