Response Assessment in Neuro-Oncology (RANO) 2009–2025: Broad scope and implementation—A progress report
Notice bibliographique
Résumé
Since its first activities in 2008 and 2009, the Response Assessment in NeuroOncology (RANO) group has given guidance on response assessment, trial design, and trial procedures to improve and standardize the way clinical trials in neurooncological studies are performed. To achieve its objectives, a variety of working groups have been initiated that cover many aspects of clinical trial design and outcome assessment in patients with tumors affecting the Central Nervous System. The RANO working groups are built on expertise without a formal structure, which makes rapid responses to new developments possible. RANO is aiming at evidence-based guidelines and recommendations, but in the absence of evidence will provide consensus-based guidance achieved by inviting recognized international experts. In its 15 years of existence, more than 60 RANO papers have been published mostly in high-ranking journals, and its recommendations have been accepted by regulators and industry as guiding principles. RANO organizes two meetings per year, one in conjunction with the annual American Society for Clinical Oncology (ASCO) meeting, and one during the annual Society for Neuro-Oncology meeting. These meetings are open, as are the working groups of RANO. New initiatives are welcomed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,332 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».