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Enregistrement W2793685398 · doi:10.1007/s40487-018-0056-8

Uveal Melanoma: A Review of the Literature

2018· review· en· W2793685398 sur OpenAlexaff
Manni Singh, Priya Durairaj, Jensen Yeung

Notice bibliographique

RevueOncology and Therapy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelanomaMedicineEnucleationUveaMetastasisDermatologyDiseaseOcular MelanomaPathologyCancerInternal medicineSurgeryCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melanomas affecting different components of the uvea occur with differing frequencies and clinical presentations. Uveal melanoma is diagnosed via funduscopic exam and ancillary tests. These lesions may present with visual findings or incidental findings on physical exam. Metastasis occurs in approximately half of all patients with primary uveal melanoma. The liver is the most common site of metastasis. Enucleation was at one time considered the definitive local treatment for primary uveal melanoma, but has been largely replaced by other therapeutic procedures that aim to prevent metastasis while preserving vision. Unfortunately, metastasis of uveal melanoma almost always proves to be fatal. The current treatment of metastatic uveal melanoma is limited by the intrinsic resistance of uveal melanoma to conventional systemic therapies. Advancements in molecular biology have resulted in the identification of a number of promising prognostic and therapeutic targets. Early detection and therapy are important factors in disease survival. It is imperative that the treating physician be familiar with the clinical features of uveal melanoma and distinguish it from mimickers in order to ensure effective and timely treatment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeAutre devis
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

Citations87
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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