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Enregistrement W2317430166 · doi:10.1097/mph.0000000000000018

A 20-Year Prospective Study of Wilms Tumor and Other Kidney Tumors

2014· article· en· W2317430166 sur OpenAlexaff
Ka‐Fai To, Hui Leung Yuen, Aks Chiang, Siu Cheung Ling, Chi Kong Li, Daniel KL Cheuk, Matthew Ming Kong Shing

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Hematology/Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWilms' tumorClear-cell sarcomaIncidence (geometry)Survival rateDistant metastasisSarcomaMetastasisInternal medicineCancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Renal tumors are one of the most common tumors in children. We aim at evaluating the characteristics and the outcome of Wilms tumor and other malignant kidney tumors in Hong Kong. PROCEDURE: Between January 1990 to December 2010, 68 patients under the age of 18 with malignant renal tumors were diagnosed and received treatment in Hong Kong. Clinical records were updated regularly. Prognostic factors and survival rate were evaluated. RESULTS: Fifty-four patients were diagnosed with Wilms tumor. The annual incidence was estimated to be 2.29 per million. The mean age was 38 months. Median follow-up was 9.2 years. The event-free survival and overall survival rate at 10 years were 85.2% and 92.6%, respectively. A pair of siblings with familial extrarenal Wilms tumor was included. Pulmonary metastasis did exhibit a significant difference in survival rate. Eight cases of clear cell sarcoma of the kidneys were reported and the survival rate was 100%. CONCLUSIONS: The clinical characteristics and outcome of the patients diagnosed Wilms tumor were comparable with other developed countries. Relatively high proportion and excellent outcome were found in clear cell sarcoma of the kidneys.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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