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Enregistrement W2604961565 · doi:10.1186/s13643-017-0466-y

Cancer and central nervous system disorders: protocol for an umbrella review of systematic reviews and updated meta-analyses of observational studies

2017· article· en· W2604961565 sur OpenAlexafffund
Ferrán Catalá-López, Brian Hutton, Jane A. Driver, Matthew J. Page, Manuel Ridao-López, José M Valderas, Adolfo Alonso‐Arroyo, Jaume Forés-Martos, Salvador Martı́nez, Ricard Gènova-Maleras, Diego Macías Saint-Gerons, Benedicto Crespo‐Facorro, Eduard Vieta, Alfonso Valencia, Rafael Tabarés‐Seisdedos

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalMedical Research CouncilRed de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades CrónicasInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchGeneralitat Valenciana
Mots-clésMedicineObservational studySystematic reviewMeta-analysisDiseasePsychiatryMEDLINEPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study will be to synthesize the epidemiological evidence and evaluate the validity of the associations between central nervous system disorders and the risk of developing or dying from cancer. METHODS/DESIGN: We will perform an umbrella review of systematic reviews and conduct updated meta-analyses of observational studies (cohort and case-control) investigating the association between central nervous system disorders and the risk of developing or dying from any cancer or specific types of cancer. Searches involving PubMed/MEDLINE, EMBASE, SCOPUS and Web of Science will be used to identify systematic reviews and meta-analyses of observational studies. In addition, online databases will be checked for observational studies published outside the time frames of previous reviews. Eligible central nervous system disorders will be Alzheimer's disease, anorexia nervosa, amyotrophic lateral sclerosis, autism spectrum disorders, bipolar disorder, depression, Down's syndrome, epilepsy, Huntington's disease, multiple sclerosis, Parkinson's disease and schizophrenia. The primary outcomes will be cancer incidence and cancer mortality in association with a central nervous system disorder. Secondary outcome measures will be site-specific cancer incidence and mortality, respectively. Two reviewers will independently screen references identified by the literature search, as well as potentially relevant full-text articles. Data will be abstracted, and study quality/risk of bias will be appraised by two reviewers independently. Conflicts at all levels of screening and abstraction will be resolved through discussion. Random-effects meta-analyses of primary observational studies will be conducted where appropriate. Parameters for exploring statistical heterogeneity are pre-specified. The World Cancer Research Fund (WCRF)/American Institute for Cancer Research (AICR) criteria and the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach will be used for determining the quality of evidence for cancer outcomes. DISCUSSION: Our study will establish the extent of the epidemiological evidence underlying the associations between central nervous system disorders and cancer and will provide a rigorous and updated synthesis of a range of important site-specific cancer outcomes. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42016052762.

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)0,162
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,221
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1620,221
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,032
Bibliométrie0,0170,021
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0100,010
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,015

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 Opus0,620
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,078 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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