MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1987861262 · doi:10.1309/17vkm33bfxf9t8wd

Barriers to Optimal Assessment of Lymph Nodes in Colorectal Cancer Specimens

2004· article· en· W1987861262 sur OpenAlexaffabout
Frances C. Wright, Calvin Law, Linda Last, Rosalie Ritacco, Deepa Kumar, Eugene Hsieh, Mahmoud A. Khalifa, Andrew J. Smith

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMedicineLymph nodeNegativity effectOncologyMedical physicsCancerPathologyInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lymph node (LN) retrieval and assessment is critically important for accurate staging and treatment planning in colorectal cancer (CRC). Practicing pathologists in Ontario were identified and surveyed by phone to identify barriers to optimal retrieval and assessment. Of the pathologists surveyed, 57.9% were aware of guidelines for LN retrieval in CRC, but only 25.0% identified that a minimum of 12 LNs are necessary for accurate designation of node negativity. An important role exists for an education strategy aimed at bridging the knowledge gap among practicing pathologists and surgeons regarding optimal LN assessment in CRC specimens.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,410 · 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

Citations44
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Clinical PathologyMême sujetColorectal Cancer Surgical TreatmentsTravaux en français237 207