New research strategies in retroperitoneal sarcoma. The case of TARPSWG, STRASS and RESAR: making progress through collaboration
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Retroperitoneal sarcoma (RPS) is a rare disease, and until recently, its natural history and outcome were poorly understood. Recently, collaborations between individual centers have led to an unprecedented collection of retrospective and prospective data and successful recruitment to the first randomized trial as described here. RECENT FINDINGS: A debate about the beneficial role of extended surgery in RPS triggered an initial collaboration between Europe and North America, the TransAtlantic RetroPeritoneal Sarcoma Working Group (TARPSWG). This collaboration has been instrumental in harmonizing the surgical approach among expert centers, characterizing the pattern of postresection failure of the different histological subtypes, identifying new ways to stage RPS and testing the role of preoperative radiotherapy in a randomized fashion (STRASS-1 study). The collaboration has now expanded to include centers from Asia, Australia and South America. A prospective registry has been started and a new randomized trial, STRASS-2, is in preparation to analyze the role of neoadjuvant chemotherapy for high-grade liposarcoma and leiomyosarcoma of the retroperitoneum. SUMMARY: Collaboration is critical to study a rare disease like RPS. Both retrospective and prospective data are useful to improve knowledge, generate hypotheses and build evidence to test, whenever possible, in clinical trials.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».