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Enregistrement W2772314651 · doi:10.5489/cuaj.4736

Personal prostate-specific antigen screening and treatment choices for localized prostate cancer among expert physicians

2017· article· en· W2772314651 sur OpenAlexaffvenueabout
Christopher J.D. Wallis, Douglas C. Cheung, Laurence Klotz, Venu Chalasani, Ricardo Leão, Juan Garisto, Gerard Morton, Robert K. Nam, Ian F. Tannock, Raj Satkunasivam

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAstellas PharmaChongqing University of Arts and SciencesSanofiAmgen
Mots-clésProstate cancerProstate-specific antigenProstate cancer screeningMedicineOncologyProstateAntigenInternal medicineCancerGynecologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We aimed to determine the personal practices of urologists, radiation oncologists, and medical oncologists regarding prostate cancer screening and treatment using the physician surrogate method, which seeks to identify acceptable healthcare interventions by ascertaining interventions physicians select for themselves. METHODS: A hierarchical, contingent survey was developed through a consensus involving urologists, medical oncologists, and radiation oncologists. It was piloted at the University of Toronto and then circulated to urologists, radiation oncologists, and medical oncologists through professional medical societies in the U.S., Canada, Central and South America, Australia, and New Zealand. The primary outcome was physicians' personal choices regarding prostate-specific antigen (PSA) screening and the secondary outcome was treatment selection among those diagnosed with prostate cancer. RESULTS: A total of 869 respondents provided consent and completed the survey. Of these, there were 719 urologists, 89 radiation oncologists, nine medical oncologists, and 53 undisclosed specialists. Most (784 of 869 respondents; 90%) endorsed past or future screening for themselves (among male physicians) or for relatives (among female physicians). Among urologists and radiation oncologists making prostate cancer treatment decisions, there was a significant correlation between physician specialty and the treatment selected (Phi coefficient=0.61; p=0.001). CONCLUSIONS: Physicians who routinely treat prostate cancer are likely to undertake prostate cancer screening themselves or recommend it for immediate family members. Treatment choice is influenced by the well-recognized specialty bias.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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