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Enregistrement W2186439128

Updates in adjuvant systemic therapy for colon cancer research focuses on identifying patients who will most benefit and on minimizing long-term side effects

2011· article· en· W2186439128 sur OpenAlexaboutno aff
Rachel Goodwin, Nirit Yarom, Jean A. Maroun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerAdjuvantSystemic therapyOncologyAdjuvant chemotherapyInternal medicineIncidence (geometry)CancerAdjuvant therapyChemotherapyDiseaseStage (stratigraphy)Intensive care medicineSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colon cancer is common in Canada and leads to significant morbidity, mortality, and social and economic impact. In 2010, the estimated incidence of colorectal cancer in Canada was 22,500 cases, with 9100 deaths. In early-stage colon cancer, surgery remains the primary curative procedure. However, due to increased risk of recurrence, adjuvant treatment is now a well-established standard of care. Adjuvant treatment has become more complex with the addition of new chemotherapy regimens that have proven active against this disease. As well, molecular prognostic and predictive tools have emerged to better tailor therapy to higher-risk populations. This overview summarizes changes in adjuvant treatment of colon cancer over the past decade, including: modification of the TNM classification system; the role of adjuvant systemic treatment in Stages II and III colon cancer; issues surrounding treatment in the elderly; and optimal timing of chemotherapy following surgery. Adjuvant systemic treatment of colon cancer continues to be an area of active research, with a focus on identifying patients who will benefit most from chemotherapy and minimizing the long-term side effects.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,280 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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