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Enregistrement W2432316501 · doi:10.1093/neuonc/now077.01

LMI-01DEVELOPMENT OF CLINICAL GUIDELINES FOR THE TREATMENT OF LOW GRADE GLIOMAS IN LOWER AND LOWER MIDDLE INCOME COUNTRIES – A SIOP PODC INITIATIVE

2016· article· en· W2432316501 sur OpenAlexaff
Laila Hessissen, Nisreen Amayiri, Naureen Mushtaq, Nongnuch Sirachainan, Yavuz Anacak, Dipayan Mitra, Anthony Figaji, Antoinette Schouten‐van Meeteren, Michael Sullivan, Alan Davidson, Jeannette Parkes, Éric Bouffet, Simon Bailey

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvances in Oncology and Radiotherapy
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow and middle income countriesMiddle income countryMedicineMiddle incomeDeveloping countryEconomicsSocioeconomicsEconomic growthDemographic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment of children with low grade gliomas remains a major challenge with many different treatment options available. In lower and lower middle income countries (LMIC) clinical trials are seldom available, and there are limitations in which treatments can be offered. The International Society of Paediatric Oncology (SIOP) has a committee named Paediatric Oncology in Developing Countries (PODC) which has a number of working groups. The SIOP PODC Adapted Treatment Regimens Working Group produces recommendations for the management of childhood cancers in LMIC, and guidelines for their implementation as well as for continuous quality improvement based on local outcome data. A group of clinicians from various specialities who treat children with CNS tumours in LMIC from around the globe, as well as a number of clinicians from high income countries (HIC) with experience of LMIC, was convened and met monthly via the C4K teleconference facility. Evidence applicable to all aspects of care including diagnosis, surgery, radiotherapy, chemotherapy, relapse treatment, late effects and follow up was discussed and a consensus was reached. The guidelines were stratified according to the facilities and personnel available via SIOP PODC standardised service levels for the care of patients with low grade gliomas. The recommendations will be circulated widely and discussed at a SIOP PODC meeting. They will then be ratified by the SIOP Scientific Committee prior to submission for publication. Guidelines such as these provide valuable support and guidance for those working in LMIC, and may be a valuable contribution to standardisation of 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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,018

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations0
Publié2016
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