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Enregistrement W2902714370 · doi:10.1002/pbc.27556

The challenge of defining “ultra‐high‐risk” neuroblastoma

2018· review· en· W2902714370 sur OpenAlexaff
Daniel A. Morgenstern, Rochelle Bagatell, Susan L. Cohn, Michael D. Hogarty, John M. Maris, Lucas Moreno, Julie R. Park, Andrew D.J. Pearson, Gudrun Schleiermacher, Dominique Valteau‐Couanet, Wendy B. London, Meredith S. Irwin

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk stratificationMedicineNeuroblastomaStratification (seeds)OncologyIntensive care medicineRisk assessmentInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the biological and clinical heterogeneity of neuroblastoma, risk stratification is vital to determining appropriate treatment. Historically, most patients with high-risk neuroblastoma (HR-NBL) have been treated uniformly without further stratification. Attempts have been made to identify factors that can be used to risk stratify these patients and to characterize an "ultra-high-risk" (UHR) subpopulation with particularly poor outcome. However, among published data, there is a lack of consensus in the definition of the UHR population and heterogeneity in the endpoints and statistical methods used. This review summarizes our current understanding of stratification of HR-NBL and discusses the complex issues in defining UHR neuroblastoma.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations72
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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