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Enregistrement W4200203585 · doi:10.1097/tp.0000000000003996

Nonhepatic Cancer in the Pediatric Liver Transplant Population: Guidelines From the ILTS-SETH Consensus Conference

2021· article· en· W4200203585 sur OpenAlexaff
Mohamed Rela, Jesús Quintero, Mureo Kasahara, Paolo Muiesan, F Hernández, Rajesh Rajalingam, Sadhana Shankar, Blayne A. Sayed, Diego di Sabato, Ashwin Rammohan, John J. Fung, Itxarone Bilbao

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContraindicationMedicineImmunosuppressionMalignancyPopulationCancerLymphoproliferative disordersOncologyTransplantationLiver transplantationLymphomaIncidence (geometry)LeukemiaInternal medicinePediatricsPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence and geographical distribution of cancers in children are dramatically different from the adult population. Consequent to improvements in postcancer survival, there is a progressive increase in the number of patients requiring liver transplantation (LT) who are in remission from pretransplant malignancy (PTM). Conventionally, however, PTM has been considered a relative contraindication to LT. Furthermore, with improving post-LT survival now extending beyond decades, the cumulative effect of immunosuppression and the increasing risk of de novo cancers need to be acknowledged. A working group was formed to evaluate, discuss, and retrieve all the evidence and provide guidelines with regards to best practices surrounding nonhepatic cancer in the pediatric LT (PLT) population. Further subsections of research included (a) extrahepatic solid tumors, leukemia, lymphoma, and other hematological disturbances before PLT and (b) malignancies following PLT (including posttransplant lymphoproliferative disorders). This guidance provides a collection of evidence-based expert opinions, consensus, and best practices on nonhepatic cancers in PLT.

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 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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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