General principles and classification of soft tissue sarcomas
Bibliographic record
Abstract
Sarkom; kemik, kıkırdak, yağ, kas, kan damarları, fibröz doku veya diğer bağ ya da destekleyici doku dâhil olmak üzere vücudun tüm mezankimal kökenli dokularından kaynaklanan malign tümörlerin genel adıdır.Amerikan Kanser Derneği, 2023 yılı için Amerika Birleşik Devletleri'nde yaklaşık 13.400 (erkeklerde 7.400 ve kadınlarda 6.000) yeni yumuşak doku sarkomu teşhis edileceğini ve yaklaşık 5.140 kişinin (2.720 erkek ve 2.420 kadın) yumuşak doku sarkomundan öleceğini tahmin etmektedir.Sarkom gelişimiyle bağlantılı bazı genetik tanılar ve çevresel faktörler bildirilmesine rağmen sarkomların çoğu sporadik ve idiopatiktir.Yumuşak doku ve kemik tümörleri sınıflandırması (cilt 3) beşinci baskısı Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tarafından 2020 yılında yayımlandı.Son sınıflama ile 100'den fazla farklı histolojik ve moleküler alt tipte yumuşak doku sarkomu olduğu ve her bir alt tipin değişken klinik davranış sergilediği bildirilmiştir.Yumuşak doku tümörü sınıflandırması genel olarak hücre türüne göre yapılır.Bunun için morfolojik, immünohistokimyasal ve genetik özelliklere bakılır.Tümör bölgesi ve derecesinin yanı sıra, yumuşak doku sarkomunun histolojik alt tipi önemli bir prognostik göstergedir.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.008 |
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".