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Enregistrement W2090088905 · doi:10.1002/hed.20187

Interspecialty and intraspecialty differences in the management of thyroid nodular disease and cancer

2005· article· en· W2090088905 sur OpenAlexaff
Jonathan R. Clark, Jeremy L. Freeman

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThyroid cancerDiseaseMedicineThyroid diseasePathologyThyroidDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The management of thyroid cancer includes multiple medical specialties. Physicians from different specialties may vary in opinion regarding the optimal investigation and treatment of patients. Little data exist evaluating the differences within or between various specialties treating thyroid disease. This study aims to examine responses from a variety of specialty physicians closely involved in the medical or surgical management of thyroid disease to provide evidence as to whether any difference exists. METHODS: A cross-sectional survey of attendees at the 5(th) Biennial Course on the Management of Thyroid Nodular Disease and Cancer was conducted using an anonymous electronic touch pad system. Touch pads were given to 213 attendees who were asked to respond to 44 questions. This study analyzes the responses obtained from 19 selected questions (43%) and compares the results between endocrinologists (n = 48), general surgeons (n = 41), otolaryngologists (n = 61), and pathologists (n = 20). RESULTS: Responses were obtained from 69% of endocrinologists, 68% of general surgeons, 72% of otolaryngologists, and 65% of pathologists. Statistically significant interspecialty differences were observed in 12 (63%) of 19 questions. Each question and a summary of responses from all touch pads were recorded. CONCLUSIONS: Significant differences in the attitudes toward, and presumably the practice of, managing thyroid nodular disease and cancer exist between specialties. An understanding of these differences is helpful when working as a multidisciplinary team to optimize patient care.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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