Wilms tumour
Notice bibliographique
Résumé
Wilms tumour (WT) is a childhood embryonal tumour that is paradigmatic of the intersection between disrupted organogenesis and tumorigenesis. Many WT genes play a critical (non-redundant) role in early nephrogenesis. Improving patient outcomes requires advances in understanding and targeting of the multiple genes and cellular control pathways now identified as active in WT development. Decades of clinical and basic research have helped to gradually optimize clinical care. Curative therapy is achievable in 90% of affected children, even those with disseminated disease, yet survival disparities within and between countries exist and deserve commitment to change. Updated epidemiological studies have also provided novel insights into global incidence variations. Introduction of biology-driven approaches to risk stratification and new drug development has been slower in WT than in other childhood tumours. Current prognostic classification for children with WT is grounded in clinical and pathological findings and in dedicated protocols on molecular alterations. Treatment includes conventional cytotoxic chemotherapy and surgery, and radiation therapy in some cases. Advanced imaging to capture tumour composition, optimizing irradiation techniques to reduce target volumes, and evaluation of newer surgical procedures are key areas for future research. Wilms tumour (WT) is the most common renal tumour in infants and young children. This Primer reviews the epidemiology, mechanisms, diagnosis and management of WT. In addition, the authors outline potential opportunities to translate novel biological targets to improve clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».