MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391277257 · doi:10.54097/jhenwt17

Applications of CA125 in Ovarian Cancer

2023· article· en· W4391277257 sur OpenAlexaff
Wanlin Wu

Notice bibliographique

RevueHighlights in Science Engineering and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerMedicineOncologyComputer scienceCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ovarian cancer is currently the most fatal among gynecological malignancies with a low survival rate, especially in the case of type II tumors. Cancer antigen 125, the primary protein biomarker associated with ovarian cancer, has been researched for its involvement in the ovarian cancer pathogenesis and its potential applications in enhancing both accurate diagnostics and effective therapies. Research has investigated the connections between CA125 and several biological pathways, revealing their associations with cancer cell proliferation and migration. Further research aims to utilize CA125 for a more accurate diagnosis and potential treatments for ovarian cancer. Approaches have been established to address the low specificity of CA125 diagnostic tests, including altering the traditional CA125 value threshold used for ovarian cancer diagnosis and detecting CA125 alongside other antigens. CA125-specific cancer vaccines and immunotherapies are currently undergoing clinical trials and are being developed for future clinical use.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHighlights in Science Engineering and TechnologyMême sujetImmunotherapy and Immune ResponsesTravaux en français237 207