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Enregistrement W2606909394 · doi:10.15171/ijbsm.2017.01

Biologic and Clinical Aspects of Rhabdomyosarcoma

2017· article· en· W2606909394 sur OpenAlexaff
Arya Emami, Zahra Sepehri, Joseph W. Gordon, Saeid Ghavami

Notice bibliographique

RevueInternational journal of basic science in medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhabdomyosarcomaSoft tissue sarcomaMedicineOncologyInternal medicinePopulationSarcomaDiseaseCancerChildhood cancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rhabdomyosarcoma (RMS) is a muscle-derived tumor and is the most common pediatric soft tissue sarcoma representing 5% of all childhood cancers. Statistically, soft tissue sarcomas account for approximately 10% of all cancers in children, of which more than half of these tumors are RMS. Thus, RMS is a major clinical problem in pediatric oncology. RMS is caused by a disruption in the pathway of primitive mesenchymal stem cells directed towards myogenesis. In most cases of patients diagnosed with RMS there is a genetic or chromosomal alteration involved. In past few years there have been discoveries of more therapeutic approaches that has improved the quality of life in RMS patients and has resulted in a better survival rate in this population from 25% to 60%. However, Additional researches and clinical trials are needed in order to minimize the devastating consequences of the pediatric cancer including RMS. In the current mini review we will briefly discuss current knowledge in RMS focusing on most common biological and clinical aspects of the disease.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,360 · 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'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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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