MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408474335 · doi:10.1186/s40959-025-00322-9

Principles of optimal multidisciplinary management of prostate cancer in clinical practice

2025· letter· en· W4408474335 sur OpenAlexaffabout
Filipe Cirne, Michiel Sedelaar, Vivek Narayan, Ariane Vieira Scarlatelli Macedo, Anthony Ng, Diogo Assed Bastos, Alberto Briganti, Susan Dent, Nishant Shah, Renato D. Lópes, Daniel J. Lenihan, Darryl P. Leong

Notice bibliographique

RevueCardio-Oncology · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research Institute
Mots-clésMultidisciplinary approachProstate cancerClinical PracticeCancerProstateMedicineMedical physicsInternal medicineFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in the diagnosis and management of prostate cancer have significantly changed the disease landscape. While benefiting from better oncological outcomes, patients are now experiencing higher rates of non-cancer comorbidities, including cardiovascular disease. The increasing impact of cardiovascular disease in those with prostate cancer led to the expanding role of cardio-oncology professionals in enhancing the multidisciplinary care of these patients. As a result, the International Cardio-Oncology Society (IC-OS) launched a 4-webinar series in collaboration with the European Association of Urology and the Canadian Urology Association to inform best practices in the multidisciplinary care of patients with prostate cancer. This program highlighted currently recommended diagnostic and treatment strategies from urology, oncology, and cardiology and emphasized knowledge gaps and future directions. In this article, which is the second in a 2-part series, we review challenging cases that were presented and discussed among a multidisciplinary international panel and highlight ongoing research and future directions from both urology/oncology and cardio-oncology.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,568
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)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCardio-OncologyMême sujetProstate Cancer Treatment and ResearchTravaux en français237 207