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Enregistrement W4388007664 · doi:10.20944/preprints202310.1757.v1

Epidemiology Patterns of Renal Cell Carcinoma Worldwide: Examining Risk Factors and Contemporary Immunotherapy Approaches

2023· preprint· en· W4388007664 sur OpenAlexaboutno aff
Ikenna Kingsley Uchendu, Yvan Sinclair Ngaha Tchawe, Zhilenkova Angelina V., Zaiana D. Sangadzhieva, Alexander S. Rusanov, Leonid N. Bagmet, Varvara D. Sanikovich, Nathalia M. Nikitina, Obinna Alexander Ikebunwa, Henshaw Uchechi Okoroiwu, Olokodana Babatunde Kazeem, Marina Sekacheva

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian Federation
Mots-clésMedicineEpidemiologyCancerRenal cell carcinomaKidney cancerDiseaseMortality rateKidney diseaseOncologyInternal medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal cell carcinoma (RCC), alternative term for kidney cancer, is becoming more common worldwide each year, and there are many different contributing factors. Among all cancers, RCC is the 14th most prevalent; and it ranks as the 14th and 9th most prevalent cancer overall for women and men respectively. RCC cases increased by more than 430,000 in 2020. While disease burdens are highest in Eastern Europe (Belarus and Russia) and North America (Canada and the United States), Africa, Asia, and Latin America are predicted to report increase in prevalence as these regions embrace change in lifestyle. The majority of RCC cases are accidentally found on imaging, and survival is greatly impacted by the disease stage at diagnosis, with a metastatic cancer having a 5-year survival rate of 12%. As a consequence of early discovery and more improved treatments, RCC mortality has declined. The key epidemiologic variables of RCC include vast regional and geographical heterogeneity in prevalence rates, and the cause is largely unclear. Recognized risk factors include smoking, being overweight, having previous episodes of hypertension, and suffering chronic renal illness. Unexpectedly swift, RCC diagnosis and therapy have advanced. RCC prevalence continues to rise although survival rates have sharply improved. Cancer survival and treatment have improved, and more gains are projected as a result of clinical and translational research. In this review, kidney cancer statistics and recent literatures are examined on a global scale. It covered aspects of kidney cancer, including its epidemiology, causes, risk factors, current immunotherapy, chances for prevention, and future planning.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,407
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,050 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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