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Enregistrement W2783155606 · doi:10.1155/2018/9531925

The New Era of Transplant Oncology: Liver Transplantation for Nonresectable Colorectal Cancer Liver Metastases

2018· review· en· W2783155606 sur OpenAlexaff
Andre Gorgen, Hala Muaddi, Wei Zhang, Ian D. McGilvray, Steven Gallinger, Gonzalo Sapisochín

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerLiver transplantationEconomic shortageInternal medicineOncologyMetastasisTransplantationCancerSurgeryGeneral surgeryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is the third most incident cancer worldwide. Most of CRC patients will develop distant metastases, mainly to the liver, and liver resection is the only potential chance for cure. On the other hand, only a small proportion of patients with hepatic CRC metastasis are candidates for upfront liver resection. Liver transplantation (LT) is an attractive option for patients with nonresectable CRC liver metastases (NRCLM) without extrahepatic involvement. Initial experiences with LT for NRCLM achieved very poor outcomes, with a 5-year overall survival (OS) lower than 20%. However, these initial studies did not have a standardized patient selection or neoadjuvant or adjuvant therapies. With recent advances in the surgical and medical oncology fields, the landscape has changed. Recent studies from Norway have shown an encouraging 5-year OS of 50% when transplanting patients with NRCLM. Nevertheless, the main concern when expanding the indications for LT is organ shortage. To manage this organ shortage, strategies utilizing live donor liver transplantation are gaining favor. A few ongoing trials are assessing the impact of LT in NRCLM patient survival. Therefore, the aim of this paper is to review the current status of LT for NRCLM.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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