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Enregistrement W4385200831 · doi:10.3390/curroncol30070507

Ampullary Cancer: Histological Subtypes, Markers, and Clinical Behaviour—State of the Art and Perspectives

2023· review· en· W4385200831 sur OpenAlexvenueno aff
Gennaro Nappo, Niccola Funel, Virginia Laurenti, Elisabetta Stenner, Silvia Carrara, Silvia Bozzarelli, Paola Spaggiari, Alessandro Zerbi

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubtypingAmpulla of VaterAmpullaPancreatic ductal adenocarcinomaAdenocarcinomaPancreatic cancerOncologyInternal medicineCancerPathologyCarcinoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are different cancers in the peri-ampullary region, including pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), duodenum cancers (DCs), and ampullary adenocarcinoma (AAC). Here, significant morphological-molecular characterizations should be necessary for the distinction of primary tumours and classifications of their subtypes of cancers. The sub classification of AACs might include up to five different variants, according to different points of view, concerning the prevalence of the two more-cellular components found in the ampulla. In particular, regarding the AACs, the most important subtypes are represented by the intestinal (INT) and the pancreato-biliary (PB) ones. The subtyping of AACs is essential for diagnosis, and their identifications have been impacting clinical management responses to treatments and overall survival (os) after surgery. Pb is associated with a worse clinical outcome. Otherwise, the criteria, through which are possible to attribute its subtype classification, are not well established. A triage of immune markers represented by CK7, CK20, and CDX-2 seem to represent the best compromise in order to split the cohort of AAC patients in the INT and PB groups. The test of choice for the sub-classification of AACs is represented by the immuno-histochemical approach, in which its molecular classification acquires its diagnostic, predictive, and prognostic value for both the INT and PB patients.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0020,001

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 Opus0,372
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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