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Enregistrement W4404374818 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-24-1947

Update on Pediatric Surveillance Recommendations for <i>PTEN</i> Hamartoma Tumor Syndrome, <i>DICER1-</i> Related Tumor Predisposition, and Tuberous Sclerosis Complex

2024· review· en· W4404374818 sur OpenAlexaff
Kris Ann P. Schultz, Suzanne P. MacFarland, Melissa R. Perrino, Sarah G. Mitchell, Junne Kamihara, Alexander T. Nelson, Paige Mallinger, Jack Brzezinski, Kara N. Maxwell, Emma R. Woodward, Bailey Gallinger, Sun Young Kim, Mary‐Louise C. Greer, Kami Wolfe Schneider, Sarah Scollon, Anirban Das, Jonathan D. Wasserman, Charis Eng, David Malkin, William D. Foulkes, Orli Michaeli, Andrew J. Bauer, Douglas R. Stewart

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberous Sclerosis Complex Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome CentreHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteManchester Biomedical Research CentreNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPTENTuberous sclerosisMedicineMultidisciplinary approachHamartomaGenetic predispositionPediatricsOncologyPathologyPI3K/AKT/mTOR pathwayDiseaseGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphate and tensin homolog hamartoma tumor syndrome, DICER1-related tumor predisposition, and tuberous sclerosis complex are rare conditions, which each increases risk for distinct spectra of benign and malignant neoplasms throughout childhood and adulthood. Surveillance considerations for each of these conditions focus on patient and family education, early detection, and multidisciplinary care. In this article, we present updated surveillance recommendations and considerations for children and adolescents with phosphate and tensin homolog hamartoma tumor syndrome, DICER1-related tumor predisposition, and tuberous sclerosis complex and provide suggestions for further research in each of these conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,432
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,108 · 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

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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