MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220986748 · doi:10.3389/fonc.2022.855182

Intracranial Metastatic Disease: Present Challenges, Future Opportunities

2022· review· en· W4220986748 sur OpenAlexafffund
Alyssa Y. Li, Karolina Gaebe, Katarzyna J. Jerzak, Parneet Cheema, Arjun Sahgal, Sunit Das

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalWilliam Osler Health SystemHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineImmunotherapyDiseaseRadiation therapyMonoclonal antibodyCancerImmune systemOncologyBioinformaticsInternal medicineIntensive care medicineImmunologyAntibodyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intracranial metastatic disease (IMD) is a prevalent complication of cancer that significantly limits patient survival and quality of life. Over the past half-century, our understanding of the epidemiology and pathogenesis of IMD has improved and enabled the development of surveillance and treatment algorithms based on prognostic factors and tumor biomolecular characteristics. In addition to advances in surgical resection and radiation therapy, the treatment of IMD has evolved to include monoclonal antibodies and small molecule antagonists of tumor-promoting proteins or endogenous immune checkpoint inhibitors. Moreover, improvements in the sensitivity and specificity of imaging as well as the development of new serological assays to detect brain metastases promise to revolutionize IMD diagnosis. In this review, we will explore current treatment principles in patients with IMD, including the emerging role of targeted and immunotherapy in select primary cancers, and discuss potential areas for further investigation.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in OncologyMême sujetBrain Metastases and TreatmentTravaux en français237 207