RECENT UPDATES IN THE ROLE OF MULTI-DETECTOR COMPUTED TOMOGRAPHY IN EVALUATION OF PANCREATIC CANCER RESECTABILITY
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTIONPancreatic cancer has one of the worst prognosis among all malignancies and is projected to become the second leading cause of cancer-related deaths in certain regions. It is the fourth leading cause of cancer-related deaths worldwide. pancreatic cancer has a low 5-year survival rate of 2% to 9%, which remains consistent across both high-income and low- to middle-income countries. This survival rate also varies by location and country, but it never exceeds 10%.Adenocarcinoma is the most common type of pancreatic cancer . The name 'silent killer' has been given to this cancer because it progresses silently, has late clinical signs, and grows rapidly. . AIM OF THE WORKThe main goal of our study was to assess the recent updates in the role of MDCT in prediction of resectability of pancreatic cancerSUBJECTS AND METHODS Target population: The study was carried out on 42 patients with approved manifestations of cancer pancreas who admitted to Alexandria main university hospital and Gamal Abdel Naser insurance hospital for diagnosis and management.Before CT imaging, all individuals were subjected to: I. Informed written consent.II. Full history and clinical examination.III. General and abdominal examinations by the referral clinician.IV. Laboratory investigations.V. Imaging techniques:
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».