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Enregistrement W2099598664 · doi:10.1111/j.1524-4725.2005.31010

Dermatologic Surgery Practice and Skin Cancer Treatment in Canada: Results of a National Survey

2006· article· en· W2099598664 sur OpenAlexafffundabout
Anatoli Freiman, Nathan Rosen, Denis Sasseville, Béatrice Wang, Wayne Carey, Channy Muhn

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMedicineSubspecialtySkin cancerDermatologic surgeryDemographicsDermatologyPrivate practiceFamily medicineMedical practiceMohs surgeryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although traditionally considered a medical subspecialty, dermatology has rapidly evolved over the past two decades to encompass a wide variety of cutaneous surgical procedures. OBJECTIVE: The study was carried out to evaluate the status of dermatologic surgery practice and skin cancer treatment in Canada. METHODS: In 2003, 550 practicing Canadian dermatologists were surveyed. RESULTS: Two hundred fifty-one dermatologists responded to the questionnaire, with the majority practicing in an urban part-time academic, part-time private setting. Statistics are presented on the types and demographics of dermatosurgical and cosmetic procedures performed, as well as on the specific dermatosurgical therapies used in the treatment of various cutaneous malignancies. CONCLUSIONS: The survey provides a current picture of dermatologic surgery practice and skin cancer treatment in Canada. The data suggest that Canadian dermatologists are further embracing surgical and cosmetic procedures.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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