Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neuroendocrine neoplasms (NENs) are heterogeneous malignancies which are becoming more common. Systemic treatment is considered for patients with advanced disease, and treatment decisions are often driven by the histological grade of the tumor and the site of primary. Somatostatin analogues are the first-line option of choice for gastroenteropancreatic NENs but subsequent options may include the targeted agents everolimus and sunitinib as well as peptide receptor radionuclide therapy. Telotristat is a new option for the treatment of refractory carcinoid syndrome diarrhea. Chemotherapy is infrequently used for Grade 1 to 2 NENs (except for the combination of capecitabine and temozolomide) but is the mainstay of therapy for Grade 3 neuroendocrine carcinomas. Bronchial NENs are graded differently and there are few proven options for systemic treatment. Optimal integration of available systemic therapies, the timely recognition of tumor heterogeneity, and the use of nuclear medicine are areas of ongoing research. Finally, the patient experience is impacted by factors such as delayed diagnosis and symptoms of carcinoid syndrome. Clinicians need to account for patient priorities and disease characteristics to individualize therapy choices for patients with advanced NEN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».