Response Evaluation Criteria in Cancer of the Liver (RECICL)
Bibliographic record
Abstract
年改訂版が雑誌「肝臓」40 巻 7 号 ２) に掲載され一般に使用されている． しかしなが ら，この判定基準(2004 年版改訂版)にも，いまだい くつかの問題点が残されていたため今回英語版「肝癌 取扱い規約(第 3 版) 」 および「肝癌取扱い規約(第 5 版改訂版) 」 の出版に合わせて 3 度目の改訂作業が行わ れた． 今回の改訂作業は 2004 年版のコンセプトを基本 的には踏襲したものである．すなわち，2004 年版「肝 癌治療直接効果判定基準」にも述べられている通り， (1) 簡潔で日常診療で充分に活用し得るもの，かつ (2) 国際的な使用にも耐え得る基準とすること， (3)主と して局所治療(エタノール注入療法，マイクロ波凝固 療法，ラジオ波焼灼療法)および経動脈カテーテル療 法を中心とした治療効果判定基準にすること， (4)そ の他の治療法として放射線療法や全身化学療法も対象 とすること， (5)治療効果判定には肝内の標的病変の 直接治療効果判定と総合治療効果判定を分けて記載す ること， (6)原発性肝癌取扱い規約第 5 版に準拠する こと，を基本目標とした． 従来より欧米においては肝癌の治療効果判定につい ては固形癌の治療効果判定基準である WHO 基準 ３) なら びに RECIST 基準 ４) が用いられてきた．しかしながら，
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".