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Enregistrement W1972715411 · doi:10.1016/j.healthpol.2013.03.021

The International Cancer Benchmarking Partnership: An international collaboration to inform cancer policy in Australia, Canada, Denmark, Norway, Sweden and the United Kingdom

2013· article· en· W1972715411 sur OpenAlexaffabout
John Butler, Catherine Foot, Martine Bomb, Sara Hiom, Michel P. Coleman, Heather Bryant, Peter Vedsted, Jane Hanson, Mike Richards

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCanadian Partnership Against Cancer
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésGeneral partnershipBenchmarkingAuditMedicinePublic healthPolitical scienceEconomic growthEnvironmental healthBusinessNursingAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Cancer Benchmarking Partnership (ICBP) was initiated by the Department of Health in England to study international variation in cancer survival, and to inform policy to improve cancer survival. It is a research collaboration between twelve jurisdictions in six countries: Australia (New South Wales, Victoria), Canada (Alberta, British Columbia, Manitoba, Ontario), Denmark, Norway, Sweden, and the United Kingdom (England, Northern Ireland, Wales). Leadership is provided by policymakers, with academics, clinicians and cancer registries forming an international network to conduct the research. The project currently has five modules examining: (1) cancer survival, (2) population awareness and beliefs about cancer, (3) attitudes, behaviours and systems in primary care, (4) delays in diagnosis and treatment, and their causes, and (5) treatment, co-morbidities and other factors. These modules employ a range of methodologies including epidemiological and statistical analyses, surveys and clinical record audit. The first publications have already been used to inform and develop cancer policies in participating countries, and a further series of publications is under way. The module design, governance structure, funding arrangements and management approach to the partnership provide a case study in conducting international comparisons of health systems that are both academically and clinically robust and of immediate relevance to policymakers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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