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Enregistrement W2007231551 · doi:10.2217/cer.13.92

Comparative effectiveness of transurethral resection of bladder tumors and office fulguration for recurrent bladder tumors

2014· letter· en· W2007231551 sur OpenAlexaff
Pierre I. Karakiewicz, Maxine Sun, Mounsif Azizi

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Effectiveness Research · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFulgurationMedicineResectionBladder tumorSurgeryUrologyBladder cancerInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of: Park DS, Hwang JH, Gong IH et al. An analysis of the efficacy, safety, and cost-effectiveness of fulguration under local anesthesia for small-sized recurrent masses: a comparative analysis of transurethral resection of bladder tumors in a matched cohort. J. Endourol. 27(10), 1240-1244 (2013). At initial diagnosis, most bladder tumors are nonmuscle invasive. Some will recur after initial resection and will require transurethral resections of the bladder tumor. Fulguration under local anesthesia represents an alternative. This option is assessed in the article of Park et al. with respect to efficacy, safety and cost-effectiveness in patients with small-sized recurrent bladder tumors. The authors suggest that fulguration is safe and efficacious without compromising oncological outcomes in selected patients relative to formal transurethral resections of bladder tumor.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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