Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lung cancer is best conceptualized as a group of heterogeneous clinical entities with common molecular and cellular origins, but with different clinical behaviors, and hence, different prognoses. Lung cancer has a major impact on population health; taken together, lung cancers are the most common cause of cancer death in both males and females in North America. Overall, only 13% of patients survive more than 5 years after being diagnosed. Determining the prognosis for an individual patient with lung cancer is difficult, in part, because the clinical course of the disease in the individual case can evolve along a seemingly infinite combination of branching pathways. Over 90% of lung cancer patients present with signs or symptoms of disease, and since no symptoms or signs are pathognomonic for lung cancer, the disease has a capacity clinically to mimic other cancers and other nonmalignant diseases with a constellation of possible presenting symptoms. These varying presentations, and potential clinical evolutions, are in turn due to the multiple potential manifestations of the primary tumor, metastatic sites of involvement, and paraneoplastic syndromes. Despite the heterogeneity of the clinical manifestations of lung cancer, the prognosis for a population of patients with lung cancer is remarkably predictable. The overall mortality rates for lung cancer in North America over the last 15 years have remained unchanged. A population‐based study of over 12,000 patients with unresected non‐small‐cell lung cancer registered in seven Ontario Regional Cancer Centers (1982–1991) demonstrated no significant differences in patient survival either between Centers or over time. The predictability of population survival outcomes is of limited usefulness, however, due to the marked heterogeneity of patients making up the overall population. Prognostic factors are thus used to divide the overall population of lung cancer patients into subgroups in order to realize the benefits of prognostic stratification. A number of studies have addressed the identification and application of such factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,018 | 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 ».