Conquering Cancer in Our Lifetime: New Diagnostic and Therapeutic Trends
Notice bibliographique
Résumé
Cancer has now surpassed cardiovascular disease as the number 1 killer of both men and women (1). Approximately 1 of 3 of us will develop cancer during our lifetime. Despite the war on cancer declared more than 40 years ago by President Richard Nixon, the battle has not yet been won, despite a substantial investment in resources. The US National Cancer Institute has an annual budget of approximately $5 billion and since 1971 has spent >$90 billion on the science, treatment, and prevention of cancer (2). The pharmaceutical industry has invested several times that sum in developing anticancer drugs and antibodies. Small-molecule inhibitors such as imatinib have changed the natural history of chronic myelogenous leukemia and gastrointestinal stromal tumor. Antibodies that include rituximab and trastuzumab have improved overall and long-term survival for patients with lymphoma and breast cancer, but many new targeted agents approved by the US Food and Drug Administration have extended progression-free survival times by only a few months. Of greater concern is that only 1 in 20 new oncologic agents entering clinical trials proves to be sufficiently safe and effective to achieve approval. Progress has been slow and sometimes inefficient. Robert C. Bast, Jr. Some scientists have claimed that the cancer incidence and mortality rates have not changed over the last 15 years. The fact is, however, that the overall cancer mortality rate has declined significantly in the US since 1990, despite the aging of the population. For example, the incidence for the major killer, lung cancer, began to decline in the early 1980s, owing to the antismoking campaigns, and the overall 5-year mortality rate decreased by 1.6% by 2010. …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».