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Enregistrement W4324056396 · doi:10.3390/curroncol30030246

Anal Cancer: The Past, Present and Future

2023· review· en· W4324056396 sur OpenAlexaffvenue
Talha Ashraf Gondal, Noman Chaudhary, Husnaat Bajwa, Aribah Rauf, Duc Le, Shahid Ahmed

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal and Anal Carcinomas
Établissements canadiensSaskatchewan Cancer AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnal cancerMedicineMalignancyCancerDiseaseRadiation therapyImmunosuppressionOncologyChemoradiotherapyAbdominoperineal resectionLocalized diseaseInternal medicineColorectal cancerProstate cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anal cancer is a rare cancer that accounts for about 2% of all gastrointestinal tract malignancies. Among anal cancer, squamous cell cancer is the most common malignancy. The incidence of all stages of anal squamous cell cancer has been increasing. Human papillomavirus infection and immunosuppression are major risk factors for anal cancer. The management of anal cancer has evolved over the past several decades and continues to do so. Chemoradiation therapy remains the mainstay for treatment for most patients with early-stage disease, whereas systemic therapy is the primary treatment for patients with metastatic disease. Patients with persistent disease or recurrence following chemoradiation therapy are treated with salvage surgery. Access to novel cytotoxic combinations and immunotherapy has improved the outcomes of patients with advanced disease. This review provides an overview of advances in the management of anal cancer over the past two decades. This paper reviews the epidemiology, risk factors, pathology, diagnosis, and management of localized and advanced anal squamous cell cancer, highlights current knowledge gaps in the management of anal cancer, and discusses future directions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,256
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations78
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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