Zalecenia ogólne dotyczące postępowania diagnostyczno-terapeutycznego w nowotworach neuroendokrynnych układu pokarmowego (rekomendowane przez Polską Sieć Guzów Neuroendokrynnych)
Bibliographic record
Abstract
Postęp w diagnostyce i leczeniu nowotworów neuroendokrynnych (NEN), opublikowanie wyników nowych randomizowanych badań klinicznych oraz powstanie nowych zaleceń ENETS skłoniło ekspertów skupionych w Polskiej Sieci Guzów Neuroendokrynnych do uaktualnienia opublikowanych w 2013 roku zaleceń dotyczących postępowania w nowotworach neuroendokrynnych. W niniejszym artykule przedstawiono zalecenia ogólne postępowania w NEN będące wynikiem ustaleń ekspertów uczestniczących w III Konferencji Okrągłego Stołu pt. „Diagnostyka i leczenie nowotworów neuroendokrynnych układu pokarmowego: rekomendacje polskie w świetle aktualnych zaleceń europejskich”, która odbyła się w Żelechowie koło Warszawy w grudniu 2016 roku. Korzystając z bogatego doświadczenia ośrodków zajmujących się tymi nowotworami, mamy nadzieję, że udało nam się wypracować najbardziej optymalny sposób postępowania u chorych z NEN, uwzględniający najnowsze osiągnięcia medycyny, który będzie mógł być skutecznie realizowany w naszym kraju. W kolejnych częściach tego opracowania przedstawiono zasady postępowania w: NEN żołądka i dwunastnicy (z uwzględnieniem gastrinoma ), trzustki; jelita cienkiego i wyrostka robaczkowego oraz jelita grubego.
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 | 0.007 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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".