Notice bibliographique
Résumé
In the era of precision oncology, major strides are being made to use individual tumor information for clinical decision-making. Differing from traditional biopsy methods, the emerging practice of liquid biopsy provides a minimally invasive way of obtaining tumor cells and derived molecules. Liquid biopsy provides a means to detect and monitor disease progression, recurrence, and treatment response in a noninvasive way, and to potentially complement classical biopsy. Uveal melanoma (UM) is a unique malignancy, with diagnosis heavily reliant on imaging, few repeat biopsies, and a high rate of metastasis, which occurs hematogenously and often many years after diagnosis. In this disease setting, a noninvasive biomarker to detect, monitor, and study the disease in real time could lead to better disease understanding and patient care. While advances have been made in the detection of tumor-disseminated components, sensitivity and specificity remain important challenges. Ambiguity remains in how to interpret current findings and in how liquid biopsy can have a place in clinical practice. Related publications in UM are few compared to other cancers, but with further studies we may be able to uncover more about the biology of disseminated molecules and the mechanisms involved in the progression to metastasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».