MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3200214671 · doi:10.1016/j.annonc.2021.09.021

Distinct tumor-infiltrating lymphocyte landscapes are associated with clinical outcomes in localized non-small-cell lung cancer

2021· article· en· W3200214671 sur OpenAlexafffund
Lorenzo Federico, Daniel J. McGrail, Salah-Eddine Bentebibel, Cara Haymaker, Angelo Ravelli, Marie‐Andrée Forget, Tatiana V. Karpinets, Peixin Jiang, Alexandre Reuben, Marcelo V. Negrão, J. Li, Roohussaba Khairullah, J. Zhang, A. Weissferdt, Ara A. Vaporciyan, Mara B. Antonoff, G. Walsh, S.-Y. Lin, P. Andrew Futreal, Ignacio I. Wistuba, Jack A. Roth, Lauren A. Byers, Pierre-Olivier Gaudreau, Naohiro Uraoka, Hitoshi Dejima, Rossana Lazcano, Luisa M. Solis, Edwin R. Parra, J.J. Lee, Stephen G. Swisher, Tina Cascone, John V. Heymach, Boris Sepesi, Don L. Gibbons, Chantale Bernatchez

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteFonds de Recherche du Québec - SantéUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterEMD SeronoGenentechAstellas PharmaRibon TherapeuticsNational Institutes of HealthInnovent BiologicsSanofiExelixisGlaxoSmithKlineSociety for Immunotherapy of CancerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésTumor-infiltrating lymphocytesMedicineFlow cytometryCD8Cancer researchCD3PathologyLung cancerT cellImmune systemImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations136
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueAnnals of OncologyMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207