Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This update reviews the epidemiology and surgical management, and the controversies of gastric adenocarcinoma. We provide the relevance of outcome data to surgical decision-making and discuss the application of gene-expression analysis to clinical practice. SUMMARY BACKGROUND DATA: Gastric cancer mortality rates have remained relatively unchanged over the past 30 years, and gastric cancer continues to be one of the leading causes of cancer-related death. Well-conducted studies have stimulated changes to surgical decision-making and technique. Microarray studies linked to predictive outcome models are poised to advance our understanding of the biologic behavior of gastric cancer and improve surgical management and outcome. METHODS: We performed a review of the English gastric adenocarcinoma medical literature (1980-2003). This review included epidemiology, pathology and staging, surgical management, issues and controversies in management, prognostic variables, and the application of outcome models to gastric cancer. The results of DNA microarray analysis in various cancers and its predictive abilities in gastric cancer are considered. RESULTS: Prognostic studies have provided valuable data to better the understanding of gastric cancer. These studies have contributed to improved surgical technique, more accurate pathologic characterization, and the identification of clinically useful prognostic markers. The application of microarray analysis linked to predictive models will provide a molecular understanding of the biology driving gastric cancer. CONCLUSIONS: Predictive models generate important information allowing a logical evolution in the surgical and pathologic understanding and therapy for gastric cancer. However, a greater understanding of the molecular changes associated with gastric cancer is needed to guide surgical and medical therapy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle