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Enregistrement W4392900205 · doi:10.1016/j.semradonc.2024.02.002

Progress in Retroperitoneal Sarcoma Management: Surgical and Radiotherapy Approaches

2024· article· en· W4392900205 sur OpenAlexaff
Hiba Othman, Joel Shapiro, Peter Chung, Rebecca A. Gladdy

Notice bibliographique

RevueSeminars in Radiation Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapySarcomaRandomized controlled trialOverall survivalSurgical resectionSurgeryRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical resection is the cornerstone of curative treatment for retroperitoneal sarcomas (RPS), aiming for complete excision, yet the complexity of RPS with its proximity to vital structures continues to lead to high local recurrence rates after surgery alone. Thus, the role of radiotherapy (RT) continues to be refined to improve local control, which remains an important goal to prevent RPS recurrence. The recently completed global randomized trial to evaluate the role of surgery with and without preoperative RT - STRASS1, did not demonstrate a significant overall benefit for neoadjuvant RT based on the pre-specified definition of abdominal recurrence-free survival, however, sensitivity analysis using a standard definition of local recurrence and analysis of outcomes by compliance to the RT protocol suggests histology-specific benefit in well- and some de-differentiated liposarcomas. Ultimately, multidisciplinary collaboration and personalized approaches that consider histological sarcoma types and patient-specific factors are imperative for optimizing the therapeutic strategy in the management of RPS.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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