MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4392601373 · doi:10.1080/17476348.2024.2324083

Advances in lung cancer surgery: the role of segmentectomy in early–stage management

2024· review· en· W4392601373 sur OpenAlexfundno aff
Luca Bertolaccini, Monica Casiraghi, Clarissa Uslenghi, Cristina Diotti, Antonio Mazzella, G Caffarena, Lorenzo Spaggiari

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Respiratory Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésMedicineStage (stratigraphy)Lung cancerGold standard (test)Narrative reviewGeneral surgeryCancerSurgeryIntensive care medicinePathologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The evolving landscape of surgical interventions for early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC) necessitates a reassessment of the traditional gold standard of lobectomy versus emerging sublobar resections, prompting this critical narrative review. AREAS COVERED: This review encompasses recent randomized controlled trials, notably JCOG0802/WJOG4607L and CALGB140503, comparing lobectomy and sublobar resections for early-stage NSCLC, focusing on tumor size and recurrence rates. It also discusses the importance of individualized decision-making, future research avenues, and technological advancements in lung cancer surgery. EXPERT OPINION: In this rapidly evolving field, sublobar resections emerge as a viable alternative to lobectomy for tumors smaller than 2 cm in early-stage NSCLC, necessitating precise patient selection and ongoing technological advancements to optimize 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,385 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExpert Review of Respiratory MedicineMême sujetLung Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207