Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The burden of cancer metastases within an individual is commonly used to clinically characterize a tumor's biological behavior. Assessments like these implicitly assume that spurious effects can be discounted. Here the influence of chance on the burden of metastasis is studied to determine whether or not this assumption is valid. METHODS: Monte Carlo simulations were performed to estimate tumor burdens sustained by individuals with cancer, based upon empirically derived and validated models for the number and size distributions of metastases. Factors related to the intrinsic metastatic potential of tumors and their host microenvironments were kept constant, to more clearly demonstrate the contribution from chance. RESULTS: Under otherwise identical conditions, both the simulated numbers and the sizes of metastases were highly variable. Comparable individuals could sustain anywhere from no metastases to scores of metastases, and the sizes of the metastases ranged from microscopic to macroscopic. Despite the marked variability in the number and sizes of the metastases, their respective growth times were rather more narrowly distributed. In such situations multiple occult metastases could develop into fully overt lesions within a comparatively short time period. CONCLUSION: Chance can have a major effect on the burden of metastases. Random variability can be so great as to make individual assessments of tumor biology unreliable, yet constrained enough to lead to the apparently simultaneous appearance of multiple overt metastases.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».