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Enregistrement W2148345311 · doi:10.2217/ahe.09.30

Management of Long-Bone Metastases: A Surgical Perspective

2009· article· en· W2148345311 sur OpenAlexaff
Ahmed Abdullah Alghamdi, Ingrid Hings, Robert Turcotte

Notice bibliographique

RevueAging Health · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePopulationLife expectancyQuality of life (healthcare)DiseaseCancerSurgeryGeneral surgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone metastases are frequently encountered in the management of cancer. The incidence of such events is increasing in the geriatric population and most often they can be managed conservatively. Surgery is sometimes unavoidable to address some of these lesions and will represent a significant challenge for both the patient and the medical team. Patients presenting with bone metastases are a heterogeneous group. Some present late in the course of their disease after failing all treatment modalities whereas others present without a known diagnosis of cancer. In addition, some metastatic cancers are responsive to treatment and prolonged survival may be expected (e.g., myeloma, breast prostate, kidney and thyroid) as compared with others where therapeutic options are limited with concomitant decrease in life expectancy (e.g., lung, bladder and pancreas). Patients will benefit if physicians can recognize lesions at risk of fracture or already fractured, and understand the advantages and the limitations of surgery. Patient selection and the type of procedure performed are of outmost importance. Chances for a satisfactory functional outcome and survival rates following surgery should be known in order to avoid unnecessary procedures that may be associated with significant rates of complication. Appropriate surgical intervention for bone metastases can provide the elderly cancer patient with meaningful palliation and contribute to their overall quality of life.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,343 · 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
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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