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Enregistrement W2770157401 · doi:10.1136/bmjopen-2017-017006

Cohort profile: the TrueNTH Global Registry - an international registry to monitor and improve localised prostate cancer health outcomes

2017· article· en· W2770157401 sur OpenAlexaff
Sue Evans, Jeremy Millar, Caroline M. Moore, John D. Lewis, Hartwig Huland, Fanny Sampurno, Sarah E. Connor, Paul Villanti, Mark S. Litwin

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMonash UniversityMovember Foundation
Mots-clésMedicineProstate cancerCancer registryCohort studyCohortEpidemiologyPublic healthCancerFamily medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Globally, prostate cancer treatment and outcomes for men vary according to where they live, their race and the care they receive. The TrueNTH Global Registry project was established as an international registry monitoring care provided to men with localised prostate cancer (CaP). PARTICIPANTS: Sites with existing CaP databases in Movember fundraising countries were invited to participate in the international registry. In total, 25 Local Data Centres (LDCs) representing 113 participating sites across 13 countries have nominated to contribute to the project. It will collect a dataset based on the International Consortium for Health Outcome Measures (ICHOM) standardised dataset for localised CaP. FINDINGS TO DATE: A governance strategy has been developed to oversee registry operation, including transmission of reversibly anonymised data. LDCs are represented on the Project Steering Committee, reporting to an Executive Committee. A Project Coordination Centre and Data Coordination Centre (DCC) have been established. A project was undertaken to compare existing datasets, understand capacity at project commencement (baseline) to collect the ICHOM dataset and assist in determining the final data dictionary. 21/25 LDCs provided data dictionaries for review. Some ICHOM data fields were well collected (diagnosis, treatment start dates) and others poorly collected (complications, comorbidities). 17/94 (18%) ICHOM data fields were relegated to non-mandatory fields due to poor capture by most existing registries. Participating sites will transmit data through a web interface biannually to the DCC. FUTURE PLANS: Recruitment to the TrueNTH Global Registry-PCOR project will commence in late 2017 with sites progressively contributing reversibly anonymised data following ethical review in local regions. Researchers will have capacity to source deidentified data after the establishment phase. Quality indicators are to be established through a modified Delphi approach in later 2017, and it is anticipated that reports on performance against quality indicators will be provided to LDCs.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,008

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,404 · 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'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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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