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Enregistrement W4409478525 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-24-3525

Update on Surveillance in Von Hippel–Lindau Disease

2025· review· en· W4409478525 sur OpenAlexaff
Surya P. Rednam, Kerri Becktell, Anita Villani, Garrett M. Brodeur, Lisa J. States, Andréa S. Doria, Junne Kamihara, Kami Wolfe Schneider, Stephan D. Voss, Elysa Widjaja, Kristin Zelley, Yoshiko Nakano, Kristian W. Pajtler, Maria Isabel Achatz, David Malkin, Lisa Diller, Bailey Gallinger, Chieko Tamura, Jonathan D. Wasserman

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesSt. Baldrick's Foundation
Mots-clésMedicineVon Hippel–Lindau diseaseDiseaseCancerGenetic predispositionChildhood cancerIntervention (counseling)Intensive care medicineBioinformaticsPathologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Von Hippel-Lindau disease (VHL) is a genetic condition characterized by a high lifetime risk for tumors and cysts throughout the body, including the central nervous system, visual-auditory systems, and intra-abdominal organs. This neoplasia leads to significant morbidity and potential mortality in affected individuals. Tumor surveillance enables early intervention and leads to improved clinical outcomes. Since the 2017 publication of VHL tumor surveillance recommendations from the inaugural American Association for Cancer Research Childhood Cancer Predisposition Workshop, several other groups have proposed alternative consensus surveillance recommendations. Although these screening paradigms share some common elements, they also deviate from each other in some substantial ways. Clinical data continue to accrue in VHL, allowing the condition to be better characterized. Furthermore, surgical techniques have improved over time, and the option of targeted medical therapy has emerged for individuals with VHL. It is critical that surveillance strategies continue to be refined. In this perspective, we provide an up-to-date clinical overview of VHL, describe recently proposed tumor screening regimens, and finally present our updated consensus tumor surveillance recommendations during childhood and adolescence from the 2023 American Association for Cancer Research Childhood Cancer Predisposition Workshop.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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