MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393865721 · doi:10.7150/thno.96675

Theranostics - a sure cure for cancer after 100 years?

2024· review· en· W4393865721 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTheranostics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScience, Research, and Medicine
Établissements canadiensUniversity of OttawaWestern UniversityLawson Health Research InstituteToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research CouncilMinistry of Education, IndiaNational University of SingaporeNational Research FoundationWellcome Trust
Mots-clésCancerMedicineMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer has remained a formidable challenge in medicine and has claimed an enormous number of lives worldwide. Theranostics, combining diagnostic methods with personalized therapeutic approaches, shows huge potential to advance the battle against cancer. This review aims to provide an overview of theranostics in oncology: exploring its history, current advances, challenges, and prospects. We present the fundamental evolution of theranostics from radiotherapeutics, cellular therapeutics, and nanotherapeutics, showcasing critical milestones in the last decade. From the early concept of targeted drug delivery to the emergence of personalized medicine, theranostics has benefited from advances in imaging technologies, molecular biology, and nanomedicine. Furthermore, we emphasize pertinent illustrations showcasing that revolutionary strategies in cancer management enhance diagnostic accuracy and provide targeted therapies customized for individual patients, thereby facilitating the implementation of personalized medicine. Finally, we describe future perspectives on current challenges, emerging topics, and advances in the field.

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.

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: 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
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,353 · 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