Active Surveillance Is the Preferred Approach to Clinical Stage I Testicular Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Craig R. Nichols, Virginia Mason Medical Center, Seattle, WA Bruce Roth, Washington University School of Medicine, St Louis, MO Peter Albers, University Hospital Heinrich-Heine, University of Dusseldorf, Dusseldorf, Germany Lawrence H. Einhorn and Richard Foster, Melvin and Bren Simon Cancer Center, Indiana University School of Medicine, Indianapolis, IN Siamak Daneshmand, Norris Comprehensive Cancer Center, University of Southern California, Los Angeles, CA Michael Jewett and Padraig Warde, Princess Margaret Hospital, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada Christopher J. Sweeney and Clair Beard, Dana-Farber Cancer Institute, Brigham and Women’s Hospital, Boston, MA Tom Powles, Bart’s Cancer Institute, St Bartholomew’s Hospital, Queen Mary University of London, London, United Kingdom Scott Tyldesley and Alan So, British Columbia Cancer Agency–Vancouver Cancer Centre, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada Christopher Porter and Semra Olgac, Virginia Mason Medical Center, Seattle, WA Karim Fizazi, Institute Gustave Roussy, University of Paris Sud, Paris, France Brandon Hayes-Lattin, Knight Cancer Institute, Oregon Health and Science University, Portland, OR Peter Grimison, Royal Prince Alfred Hospital, Sydney Cancer Centre, University of Sydney, Sydney, New South Wales, Australia Guy Toner, Peter MacCallum Cancer Center, University of Melbourne, Melbourne, Victoria, Australia Richard Cathomas, Kantonsspital Graubuenden, Chur, Switzerland Carsten Bokemeyer, University Medical Centre Eppendorf, Hamburg University, Hamburg, Germany Christian Kollmannsberger, British Columbia Cancer Agency–Vancouver Cancer Centre, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».