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Enregistrement W2500794955 · doi:10.14740/jocmr2606w

Systemic Sclerosis and Malignancy: A Review of Current Data

2016· review· en· W2500794955 sur OpenAlexvenueno aff
Nabil Zeineddine, Lara El Khoury, Joseph Mosak

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyInternal medicineCancerAutoantibodyRheumatologyIncidence (geometry)DermatologyIntensive care medicineOncologyImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systemic sclerosis (SSc) is associated with increased risk of malignancy. The organ systems most commonly affected are the lungs, the breasts and the hematological system. Risk factors predisposing a SSc patient for development of malignancy are not well defined, and the pathogenic basis of the association is yet to be explained. The incidence of malignancies in SSc patients is variable from one report to another, but most importantly, questions regarding the role of immunosuppressive therapies and the effect of autoantibodies have weak or sometimes contradictory answers in most of the currently available literature and physicians have no available guidelines to screen their SSc patients for malignancies. The lack of a concretely defined high-risk profile and the absence of malignancy screening guidelines tailored for SSc patients raise the importance of the need for more studies on the association of SSc and cancer and should incite rheumatology colleges to develop specific recommendations for the clinician to follow while approaching patients with SSc.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,787
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,132 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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