Intelligent Application of Breast Cancer Trials Data in the Clinic
Notice bibliographique
Résumé
This meeting commenced with a talk from Prof Loibl on neoadjuvant and adjuvant strategies for HER2positive (human epidermal growth factor receptor 2-positive) early breast cancer (EBC), which featured a précis on the most pertinent, recent trial data and how these data may shape future treatment decisions in clinical practice. Prof Conte moved the discussion forward by addressing how recent studies may lead towards a new standard of care (SoC) and treatment paradigms in patients with metastatic breast cancer. Prof Schmid gave an overview of potential strategies that could be used to prevent or overcome endocrine therapy resistance in patients with hormone receptor-positive breast cancer. The session was concluded with a presentation on ‘Precision Medicine for Metastatic Breast Cancer’ by Prof Sotiriou, in which he highlighted the potential applications of precision medicine and some of the different approaches that have been used in metastatic breast cancer. Prof Verma, the meeting chair, opened the symposium and facilitated the discussion sessions. The contents of the presentations and discussions are summarised herein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,189 | 0,435 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,024 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».