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Enregistrement W4399683621 · doi:10.4251/wjgo.v16.i6.2284

T1 colorectal cancer management in the era of minimally invasive endoscopic resection

2024· editorial· en· W4399683621 sur OpenAlexaff
Shirley Jiang, Aein Zarrin, Neal Shahidi

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastrointestinal Oncology · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBoston Scientific Corporation
Mots-clésMedicineSubmucosaColorectal cancerEndoscopic mucosal resectionHistopathologySurgeryResectionLesionCancerGeneral surgeryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T1 colorectal cancer (CRC), defined by tumor invasion confined to the submucosa, has historically been managed by surgery. Improved understanding of recurrence and lymph node metastases risk, coupled with advances in endoscopic resection techniques, have led to an increasing capacity for organ-sparing local excision. Minimally invasive management of T1 CRC begins with optical evaluation of the lesion to diagnose invasive disease and quantify depth of invasion, which informs therapeutic decision making. Modality selection between various available endoscopic resection techniques depends upon lesion characteristics, technique risk-benefit profiles, and location-specific implications. Following endoscopic resection, established histopathology features determine the risk of recurrence and subsequent management including surveillance or adjuvant surgical excision. The management of non-operative candidates deviates from conventional recommendations with emerging treatment strategies in select populations.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,308 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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