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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
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Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Lung Cancer Diagnosis and Treatment
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

2 572 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
2 572 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 27 sur 52

Les étiquettes couvrent 12 des 2 572 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 2 572 des 2 572 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affgemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en accord
Lung Cancer Screening and USPSTF Recommendations
Michael Darden, Alex Hoagland
2025· article· en· JAMA Network Open· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundnon étiqueté
Rabbit VX2 lung tumor models can form early nodal metastases
Alexander Gregor, Kosuke Fujino, Nicholas Bernards, Tomonari Kinoshita, Yamato Motooka, Terunaga Inage +5 autres
2019· article· en· World Journal of Surgical Oncology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Predicting Postoperative FEV1 Using Spiral Computed Tomography
Cory Yamashita, Jonathan Langridge, Christopher A. Hergott, Richard Inculet, Richard Malthaner, M S Lefcoe +4 autres
2010· article· en· Academic Radiology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundaboutsans résuménon étiqueté
Overview of Lung Cancer Surgery in Ontario
Anna Bendzsak, Rahima Nenshi, Gail Darling, Susan Schultz, Nadia Gunraj, Andrew S. Wilton +3 autres
2011· article· en· The Annals of Thoracic Surgery· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Recent advances in bronchoscopy
Elaine Dumoulin
2018· preprint· en· F1000Research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Oligoreview of Non-Small Cell Lung Cancer Oligometastases
Meredith Giuliani, Clifford G. Robinson, Joseph K. Salama, Megan E. Daly
2020· letter· en· International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Cancer bronchique non à petites cellules
Olivier N. Pagès, T. Bouillet, Jean‐François Morère
2011· book-chapter· fr· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
SBRT for Central Tumors in Early Stage NSCLC Patients
Barbara Stam, I.S. Grills, Margriet Kwint, Matthias Gückenberger, Frederick Mantel, Andrew Hope +4 autres
2017· article· en· International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations

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