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Enregistrement W2770170071 · doi:10.1002/hed.24998

Top 10 research priorities in head and neck cancer: Results of an Alberta priority setting partnership of patients, caregivers, family members, and clinicians

2017· article· en· W2770170071 sur OpenAlexafffundabout
Leah A. Lechelt, Jana Rieger, Katherine Cowan, Brock Debenham, Bernie Krewski, Suresh Nayar, Akhila Regunathan, Hadi Seikaly, Ameeta E. Singh, Andreas Laupacis

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMisericordia Community HospitalSt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésInterimGeneral partnershipAllianceHead and neck cancerHead and neckMedicineFamily medicineCancerSurgeryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The epidemiology, etiology, and management of head and neck cancer are evolving. Understanding the perspectives and priorities of nonresearchers regarding treatment uncertainties is important to inform future research. METHODS: Using the James Lind Alliance approach, patients, caregivers, and clinicians responded to a survey regarding their unanswered questions about treating and managing head and neck cancer. Distinct uncertainties were extracted from responses and sorted into themes. Uncertainties already answered in the literature were removed. Those remaining were ranked by patients and clinicians to develop a short list of priorities, which were discussed at a workshop and reduced to the top 10. RESULTS: One hundred sixty-one respondents posed 818 uncertainties, culminating in 77 for interim ranking and 27 for discussion at a workshop. Participants reached consensus on the top 10, which included questions on prevention, screening, treatment, and quality of life. CONCLUSION: Nonresearchers can effectively collaborate to establish priorities for future research in head and neck cancer.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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