MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2913137989 · doi:10.1002/9781444341294.ch35

Primary Malignant Neoplasms of the Liver

2011· other· en· W2913137989 sur OpenAlexaff
Morris Sherman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatocellular carcinomaMedicineIncidence (geometry)DiseaseLiver cancerMalignant transformationCancerLiver diseaseInternal medicinePathologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocellular carcinoma (HCC) used to be a disease that was relatively uncommon in Western Europe and North America, and was considered an Asian or African disease. Today, HCC has become common in regions in which it was previously considered unusual. The increasing incidence of HCC in many countries has prompted a search for methods for early detection and better treatment of HCC. Despite a lack of understanding of the pathogenetic mechanisms that lead to transformation of a hepatocyte to HCC, there have been remarkable advances in early detection and treatment of small lesions discovered through surveillance. This in turn has led to the identification of several distinct, putative preneoplastic lesions. Treatment of larger lesions remains unsatisfactory in most cases. However, the advances in detection and treatment of smaller lesions means that HCC has gone from a largely untreatable disease to one that can, if diagnosed early, be cured with appreciable frequency. In addition, prevention of HCC through prevention and treatment of the underlying liver diseases has the potential to further reduce the mortality from HCC. This chapter also covers intrahepatic cholangiocarcinoma, another liver cancer which is increasing in incidence. Finally, other malignant tumours of the liver are briefly discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,009

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,153 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis→Travaux en français237 207→