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Enregistrement W3046969609 · doi:10.1111/ans.16185

Mucinous appendiceal neoplasms with or without pseudomyxoma peritonei: a review

2020· review· en· W3046969609 sur OpenAlexaff
Mikaël Soucisse, Joshua Lansom, Mohammad S. Alshahrani, David L. Morris

Notice bibliographique

RevueANZ Journal of Surgery · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraperitoneal and Appendiceal Malignancies
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudomyxoma peritoneiMedicineAppendixGeneral surgeryConfusionHistopathologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mucinous appendiceal neoplasms (MANs) are rare tumours and the primary cause of pseudomyxoma peritonei. These tumours have a much more benign course than typical colorectal cancers, generally growing for many years before giving any clinical signs. The spectrum of presentations, tumour stages and the underlying cytology is very wide, warranting from the simplest operation like an appendicectomy to the most complicated operation like a complete cytoreduction surgery and hyperthermic intraperitoneal chemotherapy. Fortunately, most patients can be offered a curative treatment, but limiting operative morbidity without compromising oncologic outcomes is the biggest challenge in managing these patients. Histopathology is the cornerstone of decision making for MANs, but is also subject to ongoing debate because of a lack of terminology consensus amongst pathologists. Combined with the rarity of this disease, the multiple histopathologic classification updates of MANs explain the ongoing confusion amongst clinicians in regard to individual optimal treatment. This review will cover the most recent histological classification of MANs and attempt to clarify optimal management of patients with different clinical presentation and histologic combinations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
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)0,0030,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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