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Enregistrement W2344077496 · doi:10.2967/jnumed.115.166280

Response Assessment Criteria and Their Applications in Lymphoma: Part 1

2016· review· en· W2344077496 sur OpenAlexaff
Mateen Moghbel, Lale Kostakoğlu, Katherine Zukotynski, Delphine L. Chen, Helen Nadel, Ryan D. Niederkohr, Erik Mittra

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphomaDiseaseMedicineMedical physicsIntensive care medicineComputer scienceRisk analysis (engineering)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of cancer therapy, both in individual patients and across populations, requires a systematic and reproducible method for evaluating response to treatment. Early efforts to meet this need resulted in the creation of numerous guidelines for quantifying posttherapy changes in disease extent, both anatomically and metabolically. Over the past few years, criteria for disease response classification have been developed for specific cancer histologies. To date, the spectrum of disease broadly referred to as lymphoma is perhaps the most common for which disease response classification is used. This review article provides an overview of the existing response assessment criteria for lymphoma and highlights their respective methodologies and validities. Concerns over the technical complexity and arbitrary thresholds of many of these criteria, which have impeded the long-standing endeavor of standardizing response assessment, are also discussed.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeAutre devis
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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