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Enregistrement W2740402187 · doi:10.1016/s1470-2045(17)30458-8

Role of radiotherapy fractionation in head and neck cancers (MARCH): an updated meta-analysis

2017· review· en· W2740402187 sur OpenAlexaff
Benjamin Lacas, Jean Bourhis, Jens Overgaard, Qiang Zhang, Vincent Grégoire, Matthew Nankivell, Björn Zackrisson, Z. Szutkowski, Rafał Suwiński, Michael Poulsen, Brian O’Sullivan, Renzo Corvò, Sarbani Ghosh Laskar, C. Fallai, Hideya Yamazaki, W. Dobrowsky, Kwan Ho Cho, Beth M. Beadle, Johannes A. Langendijk, Célia M. Viégas, John Hay, Mohamed Lotayef, Mahesh Parmar, Anne Aupérin, Carla van Herpen, P. Maingon, Andy Trotti, Cai Grau, Jean‐Pierre Pignon, Pierre Blanchard, Jacques Bernier, Quynh‐Thu Le, Masheh KB Parmar, Jai Prakash Agarwal, Kian Ang, Hassan K. Awwad, Almalina Bacigalupo, Harry Bartelink, E Benhamou, Wilfried Budach, Imjai Chitapanarux, Laurence Collette, Carla Dani, Stanley Dische, James W. Denham, C.M.L. Driessen, Sushmita Ghoshal, Vincent Grégoire, A Hliniak, Jørgen Johansen, Claus Andrup Kristiansen, Valentina Krstevska, M. Lapeyre, B. Maciejewski, Wojciech Michalski, Sung Ho Moon, Per Nilsson, Patrizia Olmi, Kinji Nishiyama, Kunnambath Ramadas, Anupam Rishi, David I. Rosenthal, Giuseppe Sanguineti, Michele I. Saunders, Christian Sire, Krzysztof Składowski, Luís Souhami, Nitin Tandon, Harm van Tinteren, Valter Torri, Lee Tripcony, John Waldron, Joachim Widder, Stuart J. Wong, Jonn Wu

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Oncology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteInstitut National Du Cancer
Mots-clésMeta-analysisRadiation therapyMedicineHead and neckOncologyHead and neck cancerInternal medicineSurgery

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,032
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations339
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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