Notice bibliographique
Résumé
Testicular cancer (TC) is the most prevalent tumor in young men aged 15–40 years, with an annual incidence of 3–11 new cases per 100,000 males in Western countries. In 2020, the International Agency for Research on Cancer reported 74,458 newly diagnosed cases of TC globally. The etiology of TC is complex and includes both genetic and environmental factors. The prognosis of TC is excellent with a >90% cure rate and a >95% 5-year survival rate with appropriate treatment. Treatments for TC include active surveillance, chemotherapy, radiotherapy, and retroperitoneal lymph node dissection, depending on the clinical stage and tumor subtype. It is crucial that patients receive information on the diagnosis, therapeutic management options, consequences of treatments, and surveillance protocols, which allows the patient to play an active role in the decision-making process. Fear of recurrence often affects TC survivors. Therefore, it is essential to fully involve the patient in the choice of the treatment to ensure an optimal compliance, especially when selecting the active surveillance strategy. In the modern era, in light of the excellent outcomes achieved in TC management, one of the high priorities is to deliver curative treatments while minimizing long-term toxicity. This focus can have a positive impact on quality of life and life expectancy of TC survivors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».