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Enregistrement W4392573704 · doi:10.1148/rg.230125

Diagnostic Imaging for Retinoblastoma Cancer Staging: Guide for Providing Essential Insights for Ophthalmologists and Oncologists

2024· review· en· W4392573704 sur OpenAlexaff
Vivek Pai, Prakash Muthusami, Birgit Ertl‐Wagner, Manohar Shroff, Carmen Parra-Fariñas, Kanchan Sainani, Stephanie N. Kletke, Marie‐Anne Bründler, Ashwin Mallipatna

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetinoblastomaMedicineCancerGermlineGermline mutationInternal medicineMutationGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retinoblastoma is the most common cause of all intraocular pediatric malignancies. It is caused by the loss of RB1 tumor suppressor gene function, although some tumors occur due to MYCN oncogene amplification with normal RB1 genes. Nearly half of all retinoblastomas occur due to a hereditary germline RB1 pathogenic variant, most of which manifest with bilateral tumors. This germline RB1 mutation also predisposes to intracranial midline embryonal tumors. Accurate staging of retinoblastoma is crucial in providing optimal vision-, eye-, and life-saving treatment. The AJCC Cancer Staging Manual has undergone significant changes, resulting in a universally accepted system with a multidisciplinary approach for managing retinoblastoma. The authors discuss the role of MRI and other diagnostic imaging techniques in the pretreatment assessment and staging of retinoblastoma. A thorough overview of the prevailing imaging standards and evidence-based perspectives on the benefits and drawbacks of these techniques is provided. Published under a CC BY 4.0 license. Test Your Knowledge questions for this article are available in the supplemental material. An earlier incorrect version of this article appeared online. This article was corrected on March 13, 2024.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,375 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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