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Enregistrement W2905764767 · doi:10.5306/wjco.v9.i8.167

Malignant peritoneal effusion acting as a tumor environment in ovarian cancer progression: Impact and significance

2018· editorial· en· W2905764767 sur OpenAlexaff
Alain Piché

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Clinical Oncology · 2018
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerMedicineTumor progressionPeritoneal cavityStromal cellAscitesCancerContext (archaeology)Cancer researchTumor microenvironmentDiseasePathologyTumor cellsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Until recently, ovarian cancer research has mainly focused on the tumor cells themselves ignoring for the most part the surrounding tumor environment which includes malignant peritoneal effusions. However, one of the major conceptual advances in oncology over the last few years has been the appreciation that cancer progression cannot be explained by aberrations in cancer cells themselves and is strongly influenced by the surrounding tumor environment. The mechanisms of ovarian cancer progression differ from that of other solid tumors because ovarian cancer cells primarily disseminate within the peritoneal cavity. Malignant peritoneal effusion accumulates in the peritoneal cavity during ovarian cancer progression. These exudative fluids act as a unique tumor environment providing a framework that orchestrates cellular and molecular changes contributing to aggressiveness and disease progression. The composition of ascites, which includes cellular and acellular components, constantly adapts during the course of the disease in response to various cellular cues originating from both tumor and stromal cells. The tumor environment that represents peritoneal effusions closely constitute an ecosystem, with specific cell types and signaling molecules increasing and decreasing during the course of the disease progression creating a single complex network. Although recent advances aiming to understand the ovarian tumor environment have focused one at a time on components, the net impact of the whole environment cannot be understood simply from its parts or outside is environmental context.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,419 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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