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Enregistrement W4409585810 · doi:10.5489/cuaj.9100

Optimizing therapy for high-risk biochemically recurrent non-metastatic prostate cancer

2025· review· en· W4409585810 sur OpenAlexaffvenueabout
Christian Kollmannsberger, Antonio Finelli, Andrew Loblaw, Tamim Niazi, Frédéric Pouliot, Ricardo Rendon, Bobby Shayegan, Fred Saad

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen Elizabeth II Health Sciences CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité LavalUniversity of British ColumbiaCentre hospitalier de l'Université LavalMcGill UniversityJewish General HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineProstatectomyAndrogen deprivation therapyMalignancyOncologybreakpoint cluster regionCancerInternal medicineSalvage therapyBiochemical recurrenceProstate-specific antigenUrologyChemotherapyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is a leading malignancy affecting men globally and in Canada. Biochemical recurrence (BCR), marked by rising prostate-specific antigen (PSA) levels post-curative-intended local treatment, is prevalent in nearly one-third of prostate cancer patients and is associated with increased risk of metastases and mortality. The management of patients with BCR is evolving rapidly, highlighting the need for practical guidance. This review aims to provide guidance to clinicians on the use and subsequent implications of advanced imaging results in patients with BCR. In addition, current management approaches, including salvage therapies post-radical prostatectomy, as well as the integration of androgen deprivation therapy (ADT) plus androgen receptor pathway inhibitors (ARPI), are explored.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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