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Enregistrement W4383872272 · doi:10.1002/pbc.30556

Children's Oncology Group's 2023 blueprint for research: Soft tissue sarcomas

2023· article· en· W4383872272 sur OpenAlexaff
Sapna Oberoi, Jacquelyn Crane, Josephine H. HaDuong, Erin R. Rudzinski, Suzanne L. Wolden, Roshni Dasgupta, Corinne M. Linardic, Aaron R. Weiss, Rajkumar Venkatramani

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésBlueprintMedicineSoft tissueOncologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States, approximately 850-900 children and adolescents each year are diagnosed with soft tissue sarcomas (STS). STS are divided into rhabdomyosarcoma (RMS) and non-rhabdomyosarcoma STS (NRSTS). RMS and NRSTS are risk stratified into low-, intermediate-, and high-risk categories, with 5-year survival rates of approximately 90%, 50%-70%, and 20%, respectively. Recent key achievements from the Children's Oncology Group (COG) STS Committee include the identification of new molecular prognostic factors for RMS, development and validation of a novel risk stratification system for NRSTS, successful completion of a collaborative NRSTS clinical trial with adult oncology consortia, and collaborative development of the INternational Soft Tissue SaRcoma ConsorTium (INSTRuCT). Current COG trials for RMS are prospectively evaluating a new risk stratification system that incorporates molecular findings, de-intensification of therapy for a very low-risk subgroup, and augmented therapy approaches for intermediate- and high-risk RMS. Trials for NRSTS exploring novel targets and local control modalities are in development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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