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Enregistrement W4388040632 · doi:10.3390/curroncol30110694

A Simple Overview of Pancreatic Cancer Treatment for Clinical Oncologists

2023· review· en· W4388040632 sur OpenAlexvenueno aff
Ingrid Garajová, M. Peroni, Fabio Gelsomino, Francesco Leonardi

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePancreatic cancerSimple (philosophy)CancerBioinformaticsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic cancer (PDAC) is one of the most aggressive solid tumors and is showing increasing incidence. The aim of our review is to provide practical help for all clinical oncologists and to summarize the current management of PDAC using a simple "ABC method" (A-anatomical resectability, B-biological resectability and C-clinical conditions). For anatomically resectable PDAC without any high-risk factors (biological or conditional), the actual standard of care is represented by surgery followed by adjuvant chemotherapy. The remaining PDAC patients should all be treated with initial systemic therapy, though the intent for each is different: for borderline resectable patients, the intent is neoadjuvant; for locally advanced patients, the intent is conversion; and for metastatic PDAC patients, the intent remains just palliative. The actual standard of care in first-line therapy is represented by two regimens: FOLFIRINOX and gemcitabine/nab-paclitaxel. Recently, NALIRIFOX showed positive results over gemcitabine/nab-paclitaxel. There are limited data for maintenance therapy after first-line treatment, though 5-FU or FOLFIRI after initial FOLFIRINOX, and gemcitabine, after initial gemcitabine/nab-paclitaxel, might be considered. We also dedicate space to special rare conditions, such as PDAC with germline BRCA mutations, pancreatic acinar cell carcinoma and adenosquamous carcinoma of the pancreas, with few clinically relevant remarks.

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

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 Opus0,801
Tête enseignante GPT0,689
Écart entre enseignants0,112 · 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

Citations42
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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