Pancreatic Tumorigenesis: Precursors, Genetic Risk Factors and Screening
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic cancer (PC) is a highly malignant and aggressive tumor. Despite medical advancement, the silent nature of PC results in only 20% of all cases considered resectable at the time of diagnosis. It is projected to become the second leading cause in 2030. Most pancreatic cancer cases are diagnosed in the advanced stages. Such cases are typically unresectable and are associated with a 5-year survival of less than 10%. Although there is no guideline consensus regarding recommendations for screening for pancreatic cancer, early detection has been associated with better outcomes. In addition to continued utilization of imaging and conventional tumor markers, clinicians should be aware of novel testing modalities that may be effective for early detection of pancreatic cancer in individuals with high-risk factors. The pathogenesis of PC is not well understood; however, various modifiable and non-modifiable factors have been implicated in pancreatic oncogenesis. PC detection in the earlier stages is associated with better outcomes; nevertheless, most oncological societies do not recommend universal screening as it may result in a high false-positive rate. Therefore, targeted screening for high-risk individuals represents a reasonable option. In this review, we aimed to summarize the pathogenesis, genetic risk factors, high-risk population, and screening modalities for PC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».