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Enregistrement W4200445204 · doi:10.3390/curroncol28060447

Pathological Features and Prognostication in Colorectal Cancer

2021· review· en· W4200445204 sur OpenAlexvenueno aff
Kabytto Chen, Geoffrey Collins, Henry Wang, James Wei Tatt Toh

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerineural invasionColorectal cancerKRASPathologicalTumor buddingLymph nodeOncologyPathological stagingStage (stratigraphy)CancerAdjuvant therapyDiseaseMicrosatellite instabilityInternal medicinePathologyMetastasisLymph node metastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prognostication of colorectal cancer (CRC) has traditionally relied on staging as defined by the Union for International Cancer Control (UICC) and American Joint Committee on Cancer (AJCC) TNM staging classifications. However, clinically, there appears to be differences in survival patterns independent of stage, suggesting a complex interaction of stage, pathological features, and biomarkers playing a role in guiding prognosis, risk stratification, and guiding neoadjuvant and adjuvant therapies. Histological features such as tumour budding, perineural invasion, apical lymph node involvement, lymph node yield, lymph node ratio, and molecular features such as MSI, KRAS, BRAF, and CDX2 may assist in prognostication and optimising adjuvant treatment. This study provides a comprehensive review of the pathological features and biomarkers that are important in the prognostication and treatment of CRC. We review the importance of pathological features and biomarkers that may be important in colorectal cancer based on the current evidence in the literature.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations239
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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