Reply to Baisi et al.
Notice bibliographique
Résumé
We would like to thank Dr Baisi et al. [1] for their insightful comments on our paper, specifically regarding the discrepancy in cancer-specific survival between matched patients who underwent lung cancer resection via VATS lobectomy vs open lobectomy [2]. Although no statistical difference could be detected in cancer-specific survival, the survival curves seem to show a slight divergence in favour of open lobectomy. This apparent divergence can be explained by two potential theories. The first is that it is due to chance. One will always wonder whether a significant difference may have been detected if a larger population sample was available, and whether a study with enough power can be actually achieved. The second theory is that better cancer-specific survival can be attributed to better lymph node dissection in the open group. Although we did not find a difference in the number of lymph nodes harvested between the two groups, larger database studies have clearly demonstrated that the rates of N1 lymph node harvest in VATS lobectomy is inferior to open lobectomy [3]. Speculation remains around whether better lymph node harvesting translates into better survival. We agree with Dr Baisi et al. [1] in restricting our conclusions to early-stage lung cancer. Although other groups have demonstrated the feasibility of VATS resection for large or locally advanced tumours [4], our data include only Stage I and II patients, with a predominance of Stage I disease. We are grateful to Dr Baisi et al. [1] for their kind and insightful comments, and we thank them for taking the time to remark on our work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,056 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».