Notice bibliographique
Résumé
Increasing life expectancy globally results in predictions that one in six people will be >65 years of age by 2050.Because the occurrence of most cancers is strongly associated with older age, a significant increase in the number of older adults with cancer is to be expected.It is likely that increased cancer in older adults can be explained both by the greater duration of exposure to external factors such as ultraviolet radiation, alcohol, smoking and pollution (hence modifiable by non-medical means) as well as intrinsic factors (such as metabolic stress and reactive oxygen species).These insults contribute to DNA damage and mutation that can lead to carcinogenesis if not counteracted by the appropriate repair mechanisms, or other protective strategies.Tissues from cancer-free individuals frequently contain mutations commonly observed in cancer, but these cells remain dormant until some endogenous or exogenous events promote carcinogenesis.In ageing individuals, less efficient surveillance and immune responses against cancer may represent one such event, as well as the chronic low level inflammation commonly accompanying ageing.Additionally, because of comorbidities, older patients are less robust and it is more likely that polypharmacy interferes with cancer treatment.Despite all this awareness of the impact of ageing, most cancer research, both clinical and preclinical, fails to fully consider age-associated differences in cancer occurrence and treatment, and there are very few journals specifically dedicated to publishing explorations of these issues in either the basic research or clinical context.Hence, the time has come to establish a new journal dedicated to taking a holistic approach to all aspects of cancer in older individuals.We are therefore now welcoming papers that may shed light on these increasingly important issues.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,018 |
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 ».