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Enregistrement W4231566645 · doi:10.1002/0471463736.tnmp37.pub2

Prostate Cancer

2006· other· en· W4231566645 sur OpenAlexaff
Louis Jean Denis, Padraig Warde

Notice bibliographique

RevueTNM Online · 2006
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineDiseaseCancerOncologyPopulationMetastasisProstateIncidence (geometry)Internal medicineProstate-specific antigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prostate cancer became an endemic disease in the Western world mainly because of the aging of the population. The peak age incidence hovers around 70. The introduction of prostatic‐specific antigen (PSA) assay for the diagnosis of prostate cancer resulted in a considerable shift in the detection of disease toward earlier stages that are potentially curable. In countries where PSA is widely used for the detection of prostate cancer, up to 75% of patients present with localized disease. This has given great expectations to patients and their physicians. However, conclusive proof that mortality is decreasing due to population screening is still lacking. The problem is enhanced by the heterogeneous behavior of the prostate. The International Union Against Cancer (UICC) TNM (tumor, nodules, metastasis) classification of malignant tumors is the means by which the prognosis of most solid cancers can be staged and defined at diagnosis. However, the TNM system does not include all relevant prognostic parameters in prostate cancer, especially the PSA. There is a need to evaluate prognostic factors not only at diagnosis but also after treatment. The need to fine‐tune the staging process in early prostate cancer drives the search for better prognostic markers. Needed measures to predict the outcome and support treatment decisions at diagnosis include biologic, pathologic, genetic, molecular, and other nonanatomic prognostic factors. Prognosis could be enhanced further using a neural network methodology, especially for an analysis of risk for each patient. However, despite efforts and hopes, no superior marker to the anatomic disease, extent, histologic grade, on PSA is available today. Within the scope of this chapter, we will present prognostic factors relevant for the treatment and outcomes in localized and advanced prostate cancer according to relationship to the tumor, the host, and the environment. A relevance‐based subdivision into essential, additional, and promising prognostic factors is also presented.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,991

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)0,0100,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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