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Enregistrement W2405482376 · doi:10.1097/01.sla.0000149300.28588.23

Gastric Adenocarcinoma

2005· review· en· W2405482376 sur OpenAlexaff
Bryan J. Dicken, David L. Bigam, Carol E. Cass, John R. Mackey, Anil A. Joy, Stewart M. Hamilton

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensAlberta Cancer FoundationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerAdenocarcinomaEpidemiologySurgical pathologyOncologyInternal medicineBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,009

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 Opus0,451
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,027 · 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

Citations688
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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