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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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