Évaluation de la généralisabilité des résultats d'essais en oncologie aux patients réels à l'aide de simulations d'essais basées sur l'apprentissage automatique

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Oncologie,
oncologie   essais contrôlés randomisés   apprentissage automatique   généralisabilité   données du monde réel   modèles pronostiques   analyse de survie  

Évaluation de la généralisabilité des résultats des essais cliniques en oncologie à l’aide d’émulations basées sur l’apprentissage automatique Contexte académique Les essais contrôlés randomisés (Randomized Controlled Trials, RCTs) sont considérés comme la norme d’or pour évaluer l’efficacité des agents anticancéreux, mais leurs résultats sont souv...

Une étude en deux phases de l'interaction épigénomique à quatre voies entre les gènes et le tabagisme sur la survie globale du cancer du poumon non à petites cellules à un stade précoce

Médecine, Système respiratoire, Oncologie,
épigénomique   interaction à quatre voies   interaction gène-tabagisme   cancer du poumon non à petites cellules   analyse de survie   méthylation de l'ADN   mécanismes moléculaires  

Étude sur l’interaction quadruple gène-tabac et la survie globale dans le cancer du poumon non à petites cellules à un stade précoce Contexte de la recherche Le cancer du poumon est l’une des tumeurs malignes les plus courantes dans le monde et l’une des principales causes de décès liés au cancer. Selon les statistiques mondiales sur le cancer, env...

Analyse des changements d'expression de HER2 entre les tumeurs primaires du sein et les métastases cérébrales et l'impact de l'expression HER2 faible sur la survie globale

Médecine, Neurochirurgie, Oncologie,
cancer du sein   métastases cérébrales   expression de HER2   analyse de survie   diagnostics non invasifs  

Dynamique de l’expression de HER2 dans les métastases cérébrales du cancer du sein et son impact sur la survie Contexte Le cancer du sein est l’un des cancers les plus fréquents chez les femmes dans le monde, et les métastases cérébrales (Brain Metastases, BrMs) représentent un défi majeur pour les patientes atteintes de cancer du sein. Ces dernièr...

L'apprentissage profond multimodal améliore la prédiction du risque de récidive dans les gliomes de bas grade pédiatriques

Sciences de l'information, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie, Imagerie médicale, Oncologie,
gliomes de bas grade pédiatriques   apprentissage profond   prédiction de récidive postopératoire   modèle multimodal   imagerie par résonance magnétique   stratification des risques   analyse de survie  

L’application de l’apprentissage profond dans la prédiction de la récidive postopératoire des gliomes de bas grade pédiatriques Contexte Les gliomes de bas grade pédiatriques (Pediatric Low-Grade Gliomas, PLGGs) sont l’un des types de tumeurs cérébrales les plus courants chez les enfants, représentant 30 à 50 % de toutes les tumeurs du système nerv...