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Enregistrement W2884031435 · doi:10.3233/blc-180175

Immunology, Immunotherapy, and Translating Basic Science into the Clinic for Bladder Cancer

2018· article· en· W2884031435 sur OpenAlexafffund
Molly A. Ingersoll, Xue Li, Brant A. Inman, John W. Greiner, Peter C. Black, Rosalyn M. Adam

Notice bibliographique

RevueBladder Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAgence Nationale de la RechercheBladder Cancer Canada
Mots-clésBladder cancerImmunotherapyContext (archaeology)MedicineCancerDiseasePerspective (graphical)Clinical trialCancer immunotherapyTumor microenvironmentImmune systemOncologyImmunologyInternal medicineBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Fourth Annual Albert Institute Bladder Cancer Care and Research Symposium was held from September 14th–16th in Houston, Texas. The symposium covered a range of topics relevant to bladder cancer, including basic science aspects of immunology and immunotherapy that inform clinical management; intravesical therapy for non-muscle invasive disease; understanding the nuances of carcinoma in situ; and optimizing patient care and outcomes following therapy. The moving landscape of bladder cancer from an industry perspective was also discussed. In the following sections we discuss intrinsic and extrinsic factors, including the immune microenvironment and sex bias, in the context of bladder cancer; how these influence tumor development, progression, and treatment strategies; and how the interpretation of immune features in relation to molecular subtypes informs both treatment decisions and response. We conclude with a summary of key points that will need to be addressed to ensure best use of new knowledge in this area for improved clinical management of patients with bladder cancer.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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