MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401793798 · doi:10.5146/tjpath.2024.13681

Hot trends in pheochromocytoma and paraganglioma: are we getting closer to personalized dynamic prognostication?

2024· review· en· W4401793798 sur OpenAlexaff
C. Christofer Juhlin, Özgür Mete

Notice bibliographique

RevueTurkish Journal of Pathology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal and Paraganglionic Tumors
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPheochromocytomaParagangliomaMedicineNeuroendocrine tumorsDiseasePersonalized medicineBioinformaticsPathologyIntensive care medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pheochromocytoma and abdominal paraganglioma (PPGL) are rare catecholamine-producing, keratin-negative, non-epithelial neuroendocrine neoplasms characterized by a unique association with syndromic diseases caused by constitutional mutations in a wide range of susceptibility genes. While PPGLs are recognized for their malignant potential, the risk of metastatic disease varies depending on several clinical, histological, and genetic factors. Accurate diagnosis and prognosis of these tumors require a multidisciplinary approach, integrating insights from various medical specialties. Pathologists play a crucial role in this complex task, as numerous morphological, immunohistochemical, and genetic findings can be linked to worse outcomes. Therefore, it is vital to stay informed about the latest advancements in PPGL pathology. This brief review provides an overview of the challenges associated with PPGLs and highlights the most recent developments in tumor prognostication.

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)0,000
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: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTurkish Journal of PathologyMême sujetAdrenal and Paraganglionic TumorsTravaux en français237 207