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Enregistrement W4391362379 · doi:10.3390/jcm13030734

Prostate Cancer Liver Metastasis: An Ominous Metastatic Site in Need of Distinct Management Strategies

2024· article· en· W4391362379 sur OpenAlexaff
Audrey Shiner, Rubens Copia Sperandio, Mahdi F. Naimi, Urban Emmenegger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetastasisProstate cancerPTENOncologyCancerInternal medicineIncidence (geometry)PI3K/AKT/mTOR pathwayApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer liver metastasis (PCLM), seen in upwards of 25% of metastatic castration-resistant PC (mCRPC) patients, is the most lethal site of mCRPC with a median overall survival of 10-14 months. Despite its ominous prognosis and anticipated rise in incidence due to longer survival with contemporary therapy, PCLM is understudied. This review aims to summarize the existing literature regarding the risk factors associated with the development of PCLM, and to identify areas warranting further research. A literature search was conducted through Ovid MEDLINE from 2000 to March 2023. Relevant subject headings and text words were used to capture the following concepts: "Prostatic Neoplasms", "Liver Neoplasms", and "Neoplasm Metastasis". Citation searching identified additional manuscripts. Forty-one studies were retained for detailed analysis. The clinical risk factors for visceral/liver metastasis included <70 years, ≥T3 tumor, N1 nodal stage, de novo metastasis, PSA >20 ng/mL, and a Gleason score >8. Additional risk factors comprised elevated serum AST, LDH or ALP, decreased Hb, genetic markers like RB1 and PTEN loss, PIK3CB and MYC amplification, as well as numerous PC treatments either acting directly or indirectly through inducing liver injury. Further research regarding predictive factors, early detection strategies, and targeted therapies for PCLM are critical for improving patient outcomes.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,362 · 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'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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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