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Enregistrement W2614166182 · doi:10.2147/bctt.s126341

Invasive lobular carcinoma of the male breast – a systematic review with an illustrative case study

2017· review· en· W2614166182 sur OpenAlexaff
Jenna‐Lynn Senger, Scott Adams, Rani Kanthan

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Targets and Therapy · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMale Breast Health Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInvasive lobular carcinomaBreast cancerContext (archaeology)Lobular carcinomaEpidemiologyOncologyCancerSurgical oncologyDiseaseInternal medicinePathologyGynecologyDuctal carcinomaInvasive ductal carcinomaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Male breast cancer is rare, comprising only 1% of all mammary cancers; invasive ductal carcinoma is by far the commonest subtype in both men and women. Though lobular breast cancer is the second most common subtype seen in women, such cancers are extremely uncommon in men, and this is likely related to the lack of lobular development in the male breast. Thus, due to the rarity of this subtype among breast cancers, compounded by the overall rarity of breast cancer in men, current understanding of the pathogenesis of this disease and its management is largely derived from case series and extrapolation of information from the larger cohort of female patients. This paper provides a systematic review on invasive lobular carcinoma of the male breast in the context of an illustrative case study. A comprehensive analysis of the National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology, and End Results Data 1973-2013 leading to an exploration of the pathogenesis, epidemiology, clinical presentation, diagnosis, tumor characteristics, and management of lobular breast carcinoma in men is also discussed. Lobular subtype of breast cancer remains an enigmatic elusive disease that needs additional research to unravel its overall pathogenesis and molecular profile to provide insight for improved therapeutic management options.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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