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Enregistrement W2864186671 · doi:10.1111/nyas.13909

Recent advances in Barrett's esophagus

2018· review· en· W2864186671 sur OpenAlexaff
John M. Inadomi, Hani Alastal, Luigi Bonavina, Seth A. Gross, Richard H. Hunt, Hiroshi Mashimo, Massimiliano di Pietro, Horace Rhee, Marmy Shah, Salvatore Tolone, David H. Wang, Shao‐Hua Xie

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEsophagusMedicineBarrett's esophagusRisk stratificationCancerGastroenterologyEsophageal adenocarcinomaEsophageal cancerIncidence (geometry)Intervention (counseling)AdenocarcinomaInternal medicineOncologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barrett's esophagus (BE) is the only known precursor of esophageal adenocarcinoma, one of the few cancers with increasing incidence in developed countries. The pathogenesis of BE is unclear with regard to either the cellular origin of this metaplastic epithelium or the manner in which malignant transformation occurs, although recent data indicate a possible junctional origin of stem cells for BE. Treatment of BE may be achieved using endoscopic eradication therapy; however, there is a lack of discriminatory tools to identify individuals at sufficient risk for cancer development in whom intervention is warranted. Reduction in gastroesophageal reflux of gastric contents including acid is mandatory to achieve remission from BE after endoscopic ablation, and can be achieved using medical or nonmedical interventions. Research topics of greatest interest include the mechanism of BE development and transformation to cancer, risk stratification methods to identify individuals who may benefit from ablation of BE, optimization of eradication therapy, and surveillance methods to ensure that remission is maintained after eradication is achieved.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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