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Enregistrement W3028330995 · doi:10.1097/mou.0000000000000770

Urological malignancies in neurogenic patients

2020· review· en· W3028330995 sur OpenAlexaff
Bonnie Liu, Blayne Welk

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineCancerGenitourinary systemBladder cancerProstate cancerPopulationDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To review recent literature related to urologic malignancies in patients with neurogenic lower urinary tract dysfunction (NLUTD). We performed a literature search of electronic databases (PubMed, ScienceDirect, Scopus, and CIANHL), with a focus on articles published between January 2015 and December 2019. RECENT FINDINGS: Recent reports demonstrate a lower incidence of bladder cancer in the NLUTD population than previously found, although still significantly higher than the general population. Bladder cancer in patients with NLUTD is usually diagnosed at a younger age, and is associated with higher rates of squamous cell cancer, a higher stage at presentation, and increased mortality. Evidence for screening for bladder cancer in NLUTD is conflicting, with no formal protocols proven for general use. NLUTD has been shown to have a lower rate of prostate cancer, and may be associated with an earlier diagnosis of renal cancer. SUMMARY: Genitourinary malignancies, although still rare, are an important source of morbidity and mortality in patients with NLUTD. Physicians should recognize that bladder cancer in NLUTD is often a lethal disease. Further research is needed to assist physicians with early recognition of these malignancies to improve patient outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,437
Écart entre enseignants0,262 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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