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Enregistrement W4401103260 · doi:10.1093/neuonc/noae128

SNO-EANO-EURACAN consensus on management of pineal parenchymal tumors

2024· review· en· W4401103260 sur OpenAlexaff
Anthony P. Y. Liu, Bryan Li, Alexandre Vasiljevic, Michael C. Dewan, Benita Tamrazi, Birgit Ertl‐Wagner, Jordan R. Hansford, Elke Pfaff, Martin Mynarek, Ho‐Keung Ng, Derek S. Tsang, Nicholas G. Gottardo, Amar Gajjar, Éric Bouffet, Christelle Dufour, Barry Pizer, David Schiff, Michael D. Jenkinson, Giuseppe Lombardi, Patrick Y. Wen, Martin J. van den Bent, Annie Huang

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreMental Health Research CanadaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHealth and Medical Research Fund
Mots-clésMedicineParenchymaPapillary tumorPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pineal parenchymal tumors are rare neoplasms for which evidence-based treatment recommendations are lacking. These tumors vary in biology, clinical characteristics, and prognosis, requiring treatment that ranges from surgical resection alone to intensive multimodal antineoplastic therapy. Recently, international collaborative studies have shed light on the genomic landscape of these tumors, leading to refinement in molecular-based disease classification in the 5th edition of the World Health Organization (WHO) classification of tumors of the central nervous system. In this review, we summarize the literature on diagnostic and therapeutic approaches, and suggest pragmatic recommendations for the clinical management of patients presenting with intrinsic pineal region masses including parenchymal tumors (pineocytoma, pineal parenchymal tumor of intermediate differentiation, and pineoblastoma), pineal cyst, and papillary tumors of the pineal region.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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