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Enregistrement W2010382757 · doi:10.1007/s11060-010-0394-3

FACT-MNG: tumor site specific web-based outcome instrument for meningioma patients

2010· review· en· W2010382757 sur OpenAlexaff
David M. Zlotnick, Steven N. Kalkanis, Kevin Kien Hoa Chung, Mark E. Linskey, Randy L. Jensen, Franco DeMonte, Frederick G. Barker, Caroline A. Racine, Mitchel S. Berger, Peter McL. Black, Michael D. Cusimano, Laligam N. Sekhar, A. Parsa, Manish K. Aghi, Michael McDermott

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuro-Oncology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMeningioma Mommas
Mots-clésMeningiomaRadiosurgeryMedicineOutcome (game theory)Quality of life (healthcare)Medical physicsBrain tumorSurgeryRadiation therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To formulate Functional Assessment of Cancer Therapy-Meningioma (FACT-MNG), a web-based tumor site-specific outcome instrument for assessing intracranial meningioma patients following surgical resection or stereotactic radiosurgery. We surveyed the relevant literature available on intracranial meningioma surgery and subsequent outcomes (38 papers), making note of which, if any, QOL/outcome instruments were utilized. None of the surgveyed papers included QOL assessment specific to tumor site. We subsequently developed questions that were relevant to the signs and symptoms that characterize each of 11 intracranial meningioma sites, and incorporated them into a modified combination of the Functional Assessment of Cancer Therapy-Brain (FACT-BR) and SF36 outcome instruments, thereby creating a new tumor site-specific outcome instrument, FACT-MNG. With outcomes analysis of surgical and radiosurgical treatments becoming more important, measures of the adequacy and success of treatment are needed. FACT-MNG represents a first effort to formalize such an instrument for meningioma patients. Questions specific to tumor site will allow surgeons to better assess specific quality of life issues not addressed in the past by more general questionnaires.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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