Epithelial ovarian cancer: Evolution of management in the era of precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer is the second most common cause of gynecologic cancer death in women around the world. The outcomes are complicated, because the disease is often diagnosed late and composed of several subtypes with distinct biological and molecular properties (even within the same histological subtype), and there is inconsistency in availability of and access to treatment. Upfront treatment largely relies on debulking surgery to no residual disease and platinum-based chemotherapy, with the addition of antiangiogenic agents in patients who have suboptimally debulked and stage IV disease. Major improvement in maintenance therapy has been seen by incorporating inhibitors against poly (ADP-ribose) polymerase (PARP) molecules involved in the DNA damage-repair process, which have been approved in a recurrent setting and recently in a first-line setting among women with BRCA1/BRCA2 mutations. In recognizing the challenges facing the treatment of ovarian cancer, current investigations are enlaced with deep molecular and cellular profiling. To improve survival in this aggressive disease, access to appropriate evidence-based care is requisite. In concert, realizing individualized precision medicine will require prioritizing clinical trials of innovative treatments and refining predictive biomarkers that will enable selection of patients who would benefit from chemotherapy, targeted agents, or immunotherapy. Together, a coordinated and structured approach will accelerate significant clinical and academic advancements in ovarian cancer and meaningfully change the paradigm of care.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».