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Enregistrement W4410599138 · doi:10.1080/2162402x.2025.2507856

Updates on radiotherapy-immunotherapy combinations: Proceedings of 8th Annual ImmunoRad Conference

2025· review· en· W4410599138 sur OpenAlexaff
Fereshteh Talebi, Fabiana Gregucci, Jalal Ahmed, Nir Ben Chetrit, Brian D. Brown, Timothy A. Chan, Dhan Chand, Julie Constanzo, Sandra Demaria, Dmitry I. Gabrilovich, Encouse B. Golden, Andrew Godkin, Chandan Guha, Gaorav P. Gupta, Aisha Hasan, Fernanda Herrera, Howard L. Kaufman, Debiao Li, Alan Melcher, Taha Merghoub, Arta M. Monjazeb, Sébastien Paris, Sean P. Pitroda, Anguraj Sadanandam, Dörthe Schaue, Laura Santambrogio, Julien Sage, James W. Welsh, Anna Wilkins, Kristina H. Young, E Wennerberg, Laurence Zitvogel, Lorenzo Galluzzi, Éric Deutsch, Silvia C. Formenti

Notice bibliographique

RevueOncoImmunology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesWeill Cornell Medical CollegePfizer
Mots-clésImmunotherapyMedicineRadiation therapyMedical physicsCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The annual ImmunoRad Conference has established itself as a recurrent occasion to explore the possibility of combining radiation therapy (RT) and immunotherapy (IT) for clinical cancer management. Bringing together a number of preclinical and clinical leaders in the fields of radiation oncology, immuno-oncology and IT, this annual event fosters indeed essential conversations and fruitful exchanges on how to address existing challenges to expand the therapeutic value of RT-IT combinations. The 8th edition of the ImmunoRad Conference, which has been held in October 2024 at the Weill Cornell Medical College of New York City, highlighted exciting preclinical and clinical advances at the interface between RT and IT, setting the stage for extra progress toward extended benefits for patients with an increasing variety of tumor types. Here, we critically summarize the lines of investigation that have been discussed at the occasion of the 8th Annual ImmunoRad Conference.

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)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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