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
As medicine is poised to be transformed by incorporating genetic data in its daily practice, it is essential that clinicians familiarise themselves with the information that is now available from more than 50 years of genetic discoveries that continue unabated and increase by the day. Endocrinology has always stood at the forefront of what is called today 'precision medicine': genetic disorders of the pituitary and the adrenal glands were among the first to be molecularly elucidated in the 1980s. The discovery of two endocrine-related genes, <i>GNAS</i> and <i>RET</i>, both identified in the late 1980s, contributed greatly in the understanding of cancer and its progression. The use of <i>RET</i> mutation testing for the management of medullary thyroid cancer was among the first and one of most successful applications of genetics in informing clinical decisions in an individualised manner, in this case by preventing cancer or guiding the choice of tyrosine kinase inhibitors in cancer treatment. New information emerges every day in the genetics or system biology of endocrine disorders. This review goes over most of these discoveries and the known endocrine tumour syndromes. We cover key genetic developments for each disease and provide information that can be used by the clinician in daily practice.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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