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Cancer Survival Analysis

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Cancer survival analysis focuses on quantifying and interpreting the time from a key starting point, such as diagnosis or the initiation of treatment, to a specific endpoint, such as remission or death. This analysis provides critical insights into treatment effectiveness and factors that influence patient outcomes, helping to shape clinical decisions and guide prognostic evaluations. A cornerstone of oncology research, survival analysis tackles the challenges of skewed, non-normally...
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Combination Therapies and Personalized Medicine02:50

Combination Therapies and Personalized Medicine

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Combining two or more treatment methods increases the life span of cancer patients while reducing damage to vital organs or tissue from the overuse of a single treatment. Combination therapy also targets different cancer-inducing pathways, thus reducing the chances of developing resistance to treatment.
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Targeted Cancer Therapies02:57

Targeted Cancer Therapies

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The targeted cancer therapies, also known as “molecular targeted therapies,” take advantage of the molecular and genetic differences between the cancer cells and the normal cells. It needs a thorough understanding of the cancer cells to develop drugs that can target specific molecular aspects that drive the growth, progression, and spread of cancer cells without affecting the growth and survival of other normal cells in the body.
There are several types of targeted therapies against...
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Abbas Qadir1, Saleem Abdullah1, Ariana Abdul Rahimzai2

  • 1Department of Mathematics, Abdul Wali Khan University, Mardan, KP, 23200, Pakistan.

Scientific reports
|August 27, 2025
PubMed
Resumen

Este estudio introduce un nuevo método que utiliza conjuntos difusos diofánticos fraccionados (FDFS) y el proceso de jerarquía analítica (AHP) para seleccionar tratamientos óptimos y asequibles para el cáncer, mejorando la toma de decisiones médicas.

Palabras clave:
Proceso jerárquico analíticoConjunto difuso diofantino fraccionadoLos operadores medios de MuirheadMétodo TOPSIS

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Área de la Ciencia:

  • Ciencias de la decisión
  • La informática médica
  • Matemáticas aplicadas

Sus antecedentes:

  • La selección de tratamientos óptimos para el cáncer es compleja debido a numerosos factores e incertidumbres.
  • Los métodos de toma de decisiones existentes pueden no abordar adecuadamente la información de peso oculta para los criterios y los expertos.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar una nueva metodología para seleccionar los tratamientos contra el cáncer más adecuados y asequibles.
  • Integrar conjuntos difusos diofánticos fraccionados (FDFS) y el proceso de jerarquía analítica (AHP) para mejorar el apoyo a las decisiones médicas.

Principales métodos:

  • Se introdujeron conjuntos difusos fraccionados de Diophantine (FDFS) y el operador medio de Muirhead para manejar la incertidumbre.
  • Utilizó el proceso de jerarquía analítica (AHP) para determinar los pesos de los criterios y los tomadores de decisiones.
  • Se propuso y aplicó una técnica fraccionada de difusa diofantina-TOPSIS (FDF-TOPSIS) para la evaluación del tratamiento.

Principales resultados:

  • La técnica FDF-TOPSIS se aplicó con éxito a un problema de selección de tratamiento del cáncer en el mundo real.
  • El método propuesto demostró fiabilidad, exactitud y viabilidad en comparación con los enfoques existentes.

Conclusiones:

  • El método FDF-TOPSIS desarrollado ofrece un marco sólido para la selección del tratamiento del cáncer.
  • Este enfoque tiene el potencial de mejorar significativamente el proceso de toma de decisiones para los profesionales de la salud en oncología.