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Enregistrement W2624016415 · doi:10.1186/s12885-017-3390-6

Most children with cancer are not enrolled on a clinical trial in Canada: a population-based study

2017· article· en· W2624016415 sur OpenAlexafffundabout
Jason D. Pole, Randy Barber, Rose-Émilie Bergeron, Anne Sophie Carret, David Dix, Ketan Kulkarni, Émilie Martineau, Alicia Randall, David Stammers, Caron Strahlendorf, Douglas Strother, Tony H. Truong, Lillian Sung

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesIzaak Walton Killam Health CentreAlberta Children's HospitalMontreal Children's HospitalRoyal University HospitalUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalHospital for Sick ChildrenPediatric Oncology GroupC17 CouncilCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineBritish Columbia Children's HospitalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesPediatric Oncology Group of OntarioPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineCancerClinical trialPopulationInternal medicineOdds ratioPediatric cancerRetrospective cohort studyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,543
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,061 · 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.

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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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