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Enregistrement W2492095263 · doi:10.1016/j.jtho.2016.06.028

The IASLC Lung Cancer Staging Project: Methodology and Validation Used in the Development of Proposals for Revision of the Stage Classification of NSCLC in the Forthcoming (Eighth) Edition of the TNM Classification of Lung Cancer

2016· article· en· W2492095263 sur OpenAlexaff
Frank Detterbeck, Kari Chansky, Patti A. Groome, Vanessa Bolejack, John Crowley, Lynn Shemanski, Catherine Kennedy, Mark Krasnik, Michael Peake, Ramón Rami–Porta, Peter Goldstraw, Hisao Asamura, David Ball, David G. Beer, Wilfried Eberhardt, John Edwards, Françoise Galateau-Sallé, Dorothy J. Giroux, Fergus Gleeson, James Huang, Young Tae Kim, Laura Kingsbury, Haruhiko Kondo, Kaoru Kubota, Antoon Lerut, Gustavo Lyons, Mirella Marino, Edith M. Marom, Jan P. van Meerbeeck, Alan Mitchell, Takashi Nakano, Andrew G. Nicholson, Anna K. Nowak, Thomas W. Rice, Kenneth E. Rosenzweig, Enrico Ruffini, Valerie W. Rusch, Nagahiro Saijo, Paul Van Schil, Jean‐Paul Sculier, Kelly Stratton, Kenji Suzuki, Yuji Tachimori, Charles F. Thomas, William D. Travis, Ming‐Sound Tsao, Andrew T. Turrisi, Johan Vansteenkiste, Hirokazu Watanabe, Yi‐Long Wu, Jeremy Erasmus, Seiki Hasegawa, Kouki Inai, Kemp H. Kernstine, Hedy L. Kindler, Lee M. Krug, Kristiaan Nackaerts, Harvey I. Pass, David C. Rice, Conrad Falkson, Pier Luigi Filosso, Giuseppe Giaccone, Kazuya Kondo, Marco Lucchi, Meinoshin Okumura, Eugene H. Blackstone, F. Abad Cavaco, Emilio Ansótegui Barrera, J. Abal Arca, Isaura Parente Lamelas, A. Arnau Obrer, G.K. Bascom, Ana Isabel Blanco Orozco, M. A. González Castro, Matthew G. Blum, Domingo Chimondeguy, Vlado Cvijanović, Sebastián Defranchi, B. de Olaiz Navarro, I. Escobar Campuzano, E. Fernández Araujo, F. Andreo García, Kwun M. Fong, Gloria Francisco Corral, S. Cerezo González, J. Freixinet Gilart, L. García Arangüena, S. García Barajas, Philippe Girard, Tuncay Göksel, M.T. González Budiño, Guillermo González Casaurrán, José Antonio Gullón Blanco, Jesús Hernández Hernández, H. Hernández Rodríguez, J. Herrero Collantes, M. Iglesias Heras, José Miguel Izquierdo Elena, Erik Jakobsen, S. Kostas, Pablo León Atance, Ana Núñez Ares, M. Liao, M. Losanovscky, R. Magaroles, L. De Esteban Júlvez, M. Mariñán Gorospe, Brian C. McCaughan, Rosario Melchor Íñiguez, Luis Miravet Sorribes, S. Naranjo Gozalo, C. Álvarez de Arriba, M. Núñez Delgado, J. Padilla Alarcón, Juan Carlos Peñalver Cuesta, J.S. Park, M.J. Pavón Fernández, M Rosenberg, Julio Sánchez de Cos Escuín, A. Saura Vinuesa, M. Serra Mitjans, Trond‐Eirik Strand, Dragan Subotic, Stephen G. Swisher, Ricardo Mingarini Terra, C. Thomas, Kurt G. Tournoy, Mauricio Velásquez, K. Yokoi, M. Zieliński, Jan van Meeerbeeck, K. Kubota, Alex Bankier, Mary Beth Beasley, Douglas B. Flieder, Jin Mo Goo, Heber MacMahon, David P. Naidich, Charles A. Powell, Mathias Prokop, Yasushi Yatabe, Douglas A. Arenberg, Jessica Donington, Wilbur A. Franklin, Nicolas Girard, Peter J. Mazzone, L.T. Tanoue

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineLung cancerStage (stratigraphy)Lung cancer stagingCancerClassification schemeMetastasisOncologyRadiologyMedical physicsInternal medicineMachine learningMediastinoscopyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,155
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,155
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1550,155
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,368 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations254
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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