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Enregistrement W2978186772 · doi:10.5489/cuaj.6256

Management of Advanced Kidney Cancer: Kidney Cancer Research Network of Canada (KCRNC) consensus update 2019

2019· article· en· W2978186772 sur OpenAlexaffvenueabout
Sebastién J. Hotte, Anil Kapoor, Naveen S. Basappa, Georg A. Bjarnason, Christina Canil, Henry Jacob Conter, Piotr Czaykowski, Jeffrey Graham, Samantha Gray, Daniel Y.C. Heng, Pierre I. Karakiewicz, Christian Kollmannsberger, Aly‐Khan A. Lalani, Scott North, François Patenaude, Denis Soulières, Eric Winquist, Lori Wood, Shaan Dudani, Ranjena Maloni, M. Neil Reaume

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreLondon Health Sciences CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalBC Cancer AgencySaint John Regional HospitalOttawa HospitalCancerCare ManitobaAlberta Kidney Disease NetworkFoothills Medical CentreWilliam Osler Health SystemUniversity of AlbertaMcMaster UniversityJewish General HospitalSunnybrook Health Science CentreJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesIpsenAstellas PharmaEisaiSanofiAstraZenecaPfizerAmgen
Mots-clésMedicineClinical trialMultidisciplinary approachKidney cancerIntensive care medicineCancerClinical researchInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced RCC has seen many treatment advances in the last several years, with the introduction of many novel therapies. Recent evidence from the KEYNOTE 426 and CheckMate 214 studies has mandated a rearrangement of treatment algorithms for advanced clear-cell RCC. We now await both clinical experience and prospective clinical trials to help inform the optimal sequence of therapy with these newer therapies, VEGF-targeted therapies and other evidence-based options. Ongoing participation in research and clinical trials to further our knowledge in this field continues to be an essential priority for healthcare professionals with an interest in advanced RCC. Therapy should be individualized based on patient profiles and disease characteristics, and each agent chosen should be optimized to obtain best results, with multidisciplinary care being paramount in achieving maximal benefit for patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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