Treatment Options for Pancreatic Neuroendocrine Tumors
Notice bibliographique
Résumé
The management of pancreatic neuroendocrine tumors (PanNETs) involves classification into non-functional or functional PanNET, and as localized or metastatic PanNET. In addition, while most PanNETs are sporadic, these endocrine neoplasms can also be manifestations of genetic syndromes. All these factors may assist in forming a risk stratification system permitting a tailored management approach. Most PanNETs are classified as non-functional because they are not associated with clinical sequelae of hormone excess. They are characterized by non-specific symptoms, such as abdominal pain or weight loss, resulting from mass effect related to the pancreatic tumor or secondary to distant metastases. Accurate staging of the disease is essential for determining the appropriate approach to therapy. As cure is only potentially possible with surgical resection of the tumor, it is recommended to remove all localized and limited metastatic disease. However, many patients present with metastatic and/or advanced local disease. In such instances, the goal of therapy is to control tumor growth and/or decrease tumor burden, lengthen survival, and palliate local symptoms and those of hormone excess. This typically requires a multimodal approach, including surgery, liver-directed treatment, and systemic medical therapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».