Innovations in the management of Wilms’ tumor
Notice bibliographique
Résumé
Advances in the management of Wilms' tumor have been dramatic over the past half century, not in small part due to the institution of multimodal therapy and the formation of collaborative study groups. While different opinions exist in the management of Wilms' tumors depending on where one lives and practices, survival rates have surpassed 90% across the board in Western societies. With more children surviving into adulthood, the concerns about morbidity have reached the forefront and now represent as much a consideration as oncologic outcomes these days. Innovations in treatment are on the horizon in the form of potential tumor markers, molecular biological means of testing for chemotherapeutic responsiveness, and advances in the delivery of chemotherapy for recurrent or recalcitrant tumors. Other technological innovations are being applied to childhood renal tumors, such as minimally invasive and nephron-sparing approaches. Risk stratification also allows for children to forego potentially unnecessary treatments and their associated morbidities. Wilms' tumor stands as a great example of the gains that can be made through protocol-driven therapy with strenuous outcomes analyses. These gains continue to spark interest in minimization of morbidity, while avoiding any compromise in oncologic efficacy. While excitement and innovation are important in the advancement of treatment delivery, we must continue to temper this enthusiasm and carefully evaluate options in order to continue to provide the highest standard of care in the management of this now highly curable disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».