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Enregistrement W2052198807 · doi:10.1097/ruq.0000000000000068

ACR Appropriateness Criteria® Pretreatment Evaluation and Follow-Up of Endometrial Cancer

2014· article· en· W2052198807 sur OpenAlexaff
Neeraj Lalwani, Theodore J. Dubinsky, Marcia C. Javitt, David K. Gaffney, Phyllis Glanc, Mohamed A. Elshaikh, Young Bae Kim, Larissa J. Lee, Harpreet K. Pannu, Henry D. Royal, Thomas Shipp, Cary Siegel, Lynn L. Simpson, Andrew O. Wahl, Aaron H. Wolfson, Carolyn M. Zelop

Notice bibliographique

RevueUltrasound Quarterly · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndometrial cancerAppropriateness criteriaAppropriate Use CriteriaRadiologyGuidelineRadiation treatment planningMalignancyCancerMedical physicsRadiation therapyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endometrial cancer is the most common gynecologic and the fourth most common malignancy in women in the United States. Cross-sectional imaging plays a vital role in pretreatment assessment of endometrial cancers and should be viewed as a complementary tool for surgical evaluation and planning of these patients. Although transvaginal US remains the preferred examination for the screening purposes, MRI has emerged as the modality of choice for the staging of endometrial cancer and imaging assessment of recurrence or treatment response. A combination of dynamic contrast-enhanced and diffusion weighted MRI provides the highest accuracy for the staging. Both CT and MRI perform equivalently for assessing nodal involvement or distant metastasis. PET-CT is more appropriate for assessing lymphadenopathy in high-grade FDG-avid tumors or for clinically suspected recurrence after treatment. An appropriate use and guidelines of imaging techniques in diagnosis, staging, and detection of endometrial cancer and treatment of recurrent disease are reviewed.The American College of Radiology Appropriateness Criteria are evidence-based guidelines for specific clinical conditions that are reviewed every two years by a multidisciplinary expert panel. The guideline development and review include an extensive analysis of current medical literature from peer reviewed journals and the application of a well-established consensus methodology (modified Delphi) to rate the appropriateness of imaging and treatment procedures by the panel. In those instances where evidence is lacking or not definitive, expert opinion may be used to recommend imaging or treatment.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations46
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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