Childhood Medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Medulloblastoma is the most common malignant brain tumour in children and is a major cause of mortality and morbidity, particularly in low- and middle-income countries. It has been risk-stratified on the basis of clinical (age, metastasis and extent of resection) and histological subtypes (classic, desmoplastic and anaplastic). However, recently medulloblastoma has been sub-grouped by using a variety of different genomic approaches, such as gene expression profiling, micro-ribonucleic acid profiling and methylation array into 4 groups, namely Wingless, Sonic hedgehog, Group 3 and Group 4. This new sub-grouping has important therapeutic and prognostic implications. After acute leukaemia, brain tumour is the second most common malignancy in the paediatric age group. The improvement in outcome of acute lymphoblastic leukaemia in low- and middle-income countries reflects the relative simplicity of diagnostic procedures and management. Unlike leukaemia, the management of brain tumours requires a complex multidisciplinary approach, including neuro-radiologists, neurosurgeons with a paediatric expertise, neuropathologists, radiation oncologists and neuro-oncologists. In addition, the equipment required for the diagnosis (magnetic resonance imaging scan, histological, molecular and genetic techniques) and the management (operating room, radiation facilities) is a limiting factor in countries with limited resources. In Pakistan, there are very few centres able to treat children with brain tumours. The current literature review was planned to provide an update on the management of this tumour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».