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Enregistrement W7051568731

Optical and Functional Imaging in Lung Cancer

2010· dissertation· en· W7051568731 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueRePub (Erasmus University Rotterdam) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerCancerStage (stratigraphy)LungColorectal cancerCarcinomaAdenocarcinomaIncidence (geometry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer is the second most common cancer in men and women, and is the
\nleading cause of cancer related death. In industrialized countries the mortality rate
\nof lung cancer is higher than the mortality rate of breast, colorectal and prostate
\ncancer combined 1. When lung cancer is diagnosed at an early stage patients are
\nconsidered to have the best overall survival rate 2. Unfortunately, only a minority of
\npatients is currently diagnosed at a curable stage of disease. The lack of specific
\nsymptoms at an early stage of the disease, the rapid growth of tumor cells and the
\nmetastatic behavior of lung tumors are the main reasons for a diagnosis at an
\nadvanced stage.
\nNon-small-cell lung cancer (NSCLC) can be divided into three major histological
\nsubtypes: squamouscell carcinoma, adenocarcinoma, and large-cell carcinoma 3.
\nEighty-five percent of the lung cancer patients are diagnosed with NSCLC, and
\n75% of the patients are diagnosed with an incurable stage IIIB or IV disease 4, 5.
\nFifteen percent of the lung cancer patients have small-cell-lung cancer (SCLC)
\nand the 5-year survival for them is even lower than for NSCLC 6.
\nWhereas originally smoking is at the root of all types of lung cancer, the incidence
\nof lung cancer in never smokers increases 7. Smoking is most strongly linked with
\nSCLC and squamous-cell carcinoma 8, 9, although after the introduction of filter
\ncigarets an increased incidence of adenocarcinomas was observed 10. This
\nresulted in a change in ratio of adenocarcinomas-squamous cell carcinomas
\ntowards adenocarcinomas 8, 11. In some countries squamous cell carcinoma is still
\nthe most common histological type of lung cancer in male patients, e.g. France
\n(41%) and United Kingdom (40%). In other countries adenocarcinoma is the most
\ncommon type e.g. USA and Canada 12. In patients without a smoking history
\nadenocarcinoma is most common 13-16.
\nDespite new insights and improved medical treatments, lung cancer remains the
\ntype of cancer with the highest mortality. Additional studies are needed to improve
\ndetection of lung cancer in an early (pre)malignant stage to improve survival.
\nImproved pretreatment staging of lung cancer is necessary to prevent under- or
\nover treatment. Furthermore a better understanding of tumor behavior improves
\ntreatment modalities.
\nIn this introduction the histological subtypes of lung cancer, the microenvironment
\nof lung cancer and systemic treatment modalities are described. Furthermore
\nseveral imaging techniques to analyze the microenvironment of lung cancer tissue
\nare discussed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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