MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409435821 · doi:10.3390/curroncol32040226

Modern Treatment of Skeletal Metastases: Multidisciplinarity and the Concept of Oligometastasis in the Recent Literature

2025· review· en· W4409435821 sur OpenAlexvenueno aff
Giulia Trovarelli, Arianna Rizzo, Felicia Deborah Zinnarello, Mariachiara Cerchiaro, Andrea Angelini, Elisa Pala, Pietro Ruggieri

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Breast cancerProstate cancerDiseasePsychological interventionRadiosurgeryMultidisciplinary approachNarrative reviewRadiation therapyKidney cancerIntensive care medicineCancerOncologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone metastases are a major concern in cancer management since they significantly contribute to morbidity and mortality. Metastatic lesions, commonly arising from breast, prostate, lung, and kidney cancers, affect approximately 25% of cancer patients, leading to severe complications such as pain, fractures, and neurological deficits. This narrative review explores contemporary approaches to bone metastases, emphasizing a multidisciplinary strategy and the evolving concept of oligometastatic disease. Oligometastases, defined by limited metastatic spread (1-5 lesions), offer a potential window for curative treatment through aggressive interventions, including stereotactic ablative radiotherapy and resection surgery. Tumor boards, integrating systemic therapies with local interventions, are crucial to optimize treatment. Despite promising results, gaps remain in defining optimal treatment sequences and refining patient selection criteria. Future research should focus on personalized approaches, leveraging biomarkers and advanced imaging to enhance outcomes and the quality of life in patients with bone metastases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent OncologyMême sujetRadiopharmaceutical Chemistry and ApplicationsTravaux en français237 207