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Enregistrement W4361015714 · doi:10.1007/978-3-031-23175-9_16

Precision Medicine in the Treatment of Malignancies Involving the Ventral Skull Base: Present and Future

2023· book-chapter· en· W4361015714 sur OpenAlexaff
Marco Ferrari, Stefano Taboni, Giacomo Contro, Piero Nicolai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Surgical Oncology
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParanasal sinusesSkullNasal cavityRadiation therapyEsthesioneuroblastomaDiseaseMelanomaPathologySurgeryCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cancers involving the ventral skull base are rare and exceedingly heterogeneous. The variety of malignant tumors that arise in the nasal cavity, paranasal sinuses, nasopharynx, and adjacent mesenchymal tissues translates into a proportionally vast spectrum of prognoses, with some histologies such as olfactory neuroblastoma being associated with rare disease-specific death to other histologies such as mucosal melanoma for which survival beyond 5 years is considered a fortunate exception. Parallel to prognosis, treatment of sinonasal cancers is complex, controversial, and deeply dependent upon the putative pretreatment diagnosis. Given their heterogeneity, cancers of the ventral skull base are particularly prone to multidisciplinary management, which is indispensable. The therapeutic options available to date for these cancers include surgery, which currently remains the mainstay of treatment in most cases, along with radiotherapy and chemotherapy. Biotherapy and immunotherapy are only anecdotally and compassionately used. For each histology, a careful selection of modalities and their timing is paramount to ensure the best chance of cure. In keeping with the principles of precision medicine, several nuances displayed by malignancies of the ventral skull base are being considered as treatment-driving characteristics. This current trend arose from the observation that a remarkable variability of behavior can be observed even within a single histology. Although evidence is lacking in this field and several potential customizations of treatment are still at a theoretical level, understanding of these cancers is rapidly evolving and practical applications of this increasing knowledge is the much-needed step forward in the management of such rare cancers. This chapter highlights the tumor characteristics that may serve as treatment-driving factors in the most relevant cancers invading the ventral skull base.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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