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Enregistrement W2971671150 · doi:10.1158/0008-5472.can-19-0803

Recent Developments and Therapeutic Strategies against Hepatocellular Carcinoma

2019· article· en· W2971671150 sur OpenAlexaff
Mark Yarchoan, Parul Agarwal, Augusto Villanueva, Shuyun Rao, Laura A. Dawson, Thomas B. Karasic, Josep M. Llovet, Richard S. Finn, John D. Groopman, Hashem B. El‐Serag, Satdarshan P. Monga, Xin Wei Wang, Michael Karin, Robert E. Schwartz, Kenneth K. Tanabe, Lewis R. Roberts, Preethi H. Gunaratne, Allan Tsung, Kimberly Brown, Theodore S. Lawrence, Riad Salem, Amit G. Singal, Amy K. Kim, Atoosa Rabiee, Linda Resar, Jeffrey Meyer, Yujin Hoshida, Aiwu Ruth He, Kalpana Ghoshal, Patrick Ryan, Elizabeth M. Jaffee, Chandan Guha, Lopa Mishra, C. Norman Coleman, Mansoor M. Ahmed

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésHepatocellular carcinomaMedicineLiver transplantationCirrhosisIntensive care medicineCancerSystemic therapyLiver cancerTransplantationOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocellular carcinoma (HCC) has emerged as a major cause of cancer deaths globally. The landscape of systemic therapy has recently changed, with six additional systemic agents either approved or awaiting approval for advanced stage HCC. While these agents have the potential to improve outcomes, a survival increase of 2-5 months remains poor and falls short of what has been achieved in many other solid tumor types. The roles of genomics, underlying cirrhosis, and optimal use of treatment strategies that include radiation, liver transplantation, and surgery remain unanswered. Here, we discuss new treatment opportunities, controversies, and future directions in managing HCC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations158
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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