MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210567701 · doi:10.3390/cancers14030831

A Comprehensive Commentary on the Multilocular Cystic Renal Neoplasm of Low Malignant Potential: A Urologist’s Perspective

2022· article· en· W4210567701 sur OpenAlexaff
Tomáš Pitra, Kristýna Pivovarčíková, Reza Alaghehbandan, Adriena Bartoš Veselá, Radek Tupý, Milan Hora, Ondřej Hes

Notice bibliographique

RevueCancers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaRoyal Columbian Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyMagnetic resonance imagingUltrasonographyNephrectomyLaparoscopyKidneyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multilocular cystic renal neoplasm of low malignant potential (MCRNLMP) is a cystic renal tumor with indolent clinical behavior. In most of cases, it is an incidental finding during the examination of other health issues. The true incidence rate is estimated to be between 1.5% and 4% of all RCCs. These lesions are classified according to the Bosniak classification as Bosniak category III. There is a wide spectrum of diagnostic tools that can be utilized in the identification of this tumor, such as computed tomography (CT), magnetic resonance (MRI) or contrast-enhanced ultrasonography (CEUS). Management choices of these lesions range from conservative approaches, such as clinical follow-up, to surgery. Minimally invasive techniques (i.e., robotic surgery and laparoscopy) are preferred, with an emphasis on nephron sparing surgery, if clinically feasible.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,783

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancersMême sujetRenal cell carcinoma treatmentTravaux en français237 207