Proceedings of the Comprehensive Oncology Network Evaluating Rare CNS Tumors (NCI-CONNECT) Oligodendroglioma Workshop
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oligodendroglioma is a rare primary central nervous system (CNS) tumor with highly variable outcome and for which therapy is usually not curative. At present, little is known regarding the pathways involved with progression of oligodendrogliomas or optimal biomarkers for stratifying risk. Developing new therapies for this rare cancer is especially challenging. To overcome these challenges, the neuro-oncology community must be particularly innovative, seeking multi-institutional and international collaborations, and establishing partnerships with patients and advocacy groups thereby ensuring that each patient enrolled in a study is as informative as possible. METHODS: The mission of the National Cancer Institute's NCI-CONNECT program is to address the challenges and unmet needs in rare CNS cancer research and treatment by connecting patients, health care providers, researchers, and advocacy organizations to work in partnership. On November 19, 2018, the program convened a workshop on oligodendroglioma, one of the 12 rare CNS cancers included in its initial portfolio. The purpose of this workshop was to discuss scientific progress and regulatory challenges in oligodendroglioma research and develop a call to action to advance research and treatment for this cancer. RESULTS: The recommendations of the workshop include a multifaceted and interrelated approach covering: biology and preclinical models, data sharing and advanced molecular diagnosis and imaging; clinical trial design; and patient outreach and engagement. CONCLUSIONS: The NCI-CONNECT program is well positioned to address challenges in oligodendroglioma care and research in collaboration with other stakeholders and is developing a list of action items for future initiatives.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle