MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2598481489 · doi:10.1002/hep.27525

Poster Session 3: Cost-Effectiveness; HCV: Diagnostics, Epidemiology, and Natural History

2014· article· en· W2598481489 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, Dentistry and Health Sciences, University of Western AustraliaUniversity of California, San FranciscoUniversité de MontréalMonash UniversityWestmead Millennium Institute for Medical ResearchUniversity of New South WalesBurnet InstituteJohns Hopkins UniversityNewcastle UniversityGilead Sciences
Mots-clésSession (web analytics)Natural historyEpidemiologyVirologyMedicineComputer scienceInternal medicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

mal protocol to define candidacy for down-staging, 27.5% did not. No specific threshold in terms of number and size of tumors was used to define candidacy for down-staging by 42.5% of programs. Portal vein tumor thrombus was not a contra-indication to down-staging for 27.5% of programs. Most programs (84%) did not use a specific alpha fetoprotein (AFP) threshold to determine down-staging candidacy. For those programs which used an AFP threshold, this ranged from 400 to 5000. Almost all programs (97%) used the Milan Criteria to define down-staging success. A period of observation to demonstrate stability after successful down-staging was not required by 30%. When a period of stability was required, this ranged from 1 to 9 months, with 3 months being most common. Most programs considered trans-arterial radio-embolization as a down-staging modality, but chemo-embolization remained the dominant modality in all but a single program. Overall, most respondents expressed neutral feelings towards each of these practices, although 25% felt that use of the Milan Criteria to define successful down-staging was too restrictive. Conclusions: Practices vary across the country in terms of defining candidacy for down-staging, and for defining success of down-staging. Despite the range of practices, most individual practitioners reported comfort with the practice pattern at their own institution. Data on the efficacy of down-staging should be interpreted in the context of this wide range of down-staging practices.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHepatologyMême sujetBiosimilars and Bioanalytical MethodsTravaux en français237 207