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Enregistrement W2009568211 · doi:10.1097/pgp.0b013e31825d808b

Data Set for Reporting of Endometrial Carcinomas

2012· review· en· W2009568211 sur OpenAlexaboutno aff
W. Glenn McCluggage, Terry Colgan, Máire A. Duggan, Neville F. Hacker, Nick Mulvany, Christopher N. Otis, Nafisa Wilkinson, Richard J. Zaino, Lynn Hirschowitz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gynecological Pathology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndometrial cancerStandardizationGeneral partnershipCancerProstate cancerAllianceLung cancerFamily medicineGynecologyOncologyInternal medicineComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Collaboration on Cancer Reporting is a quadripartite alliance formed by the Royal College of Pathologists of Australasia, the Royal College of Pathologists of the United Kingdom, the College of American Pathologists, and the Canadian Partnership Against Cancer. The International Collaboration on Cancer Reporting was formed with a view to reducing the global burden of cancer data set development and reduplication of the effort by different international institutions that commission, publish, and maintain standardized cancer-reporting data sets. The resultant standardization of cancer reporting would be expected to benefit not only those countries directly involved in the collaboration, but also others not in a position to develop their own data sets. The main objective of the International Collaboration on Cancer Reporting is to develop an evidence-based-reporting data set for each cancer site, and to this end, a project to develop data sets for prostate, endometrium, and lung cancers and malignant melanoma was piloted by the quadripartite group. This review describes the process of development of the endometrial cancer data set.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0160,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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 Opus0,435
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,058 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations61
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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