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Enregistrement W2802206159 · doi:10.1016/s0140-6736(18)30789-x

International validation of the consensus Immunoscore for the classification of colon cancer: a prognostic and accuracy study

2018· article· en· W2802206159 sur OpenAlexaff
Franck Pagès, Bernhard Mlecnik, Florence Marliot, Gabriela Bindea, Fang‐Shu Ou, Carlo Bifulco, Alessandro Lugli, Inti Zlobec, Tilman T. Rau, Martin D. Berger, Irıs D. Nagtegaal, Elisa Vink‐Börger, Arndt Hartmann, Carol Geppert, Julie Kolwelter, Susanne Merkel, Robert Grützmann, Marc Van den Eynde, Anne Jouret‐Mourin, Alex Kartheuser, Daniel Léonard, Christophe Remue, Julia Y. Wang, Prashant Bavi, Michael H. A. Roehrl, Pamela S. Ohashi, Linh T. Nguyen, SeongJun Han, Heather MacGregor, Sara Hafezi‐Bakhtiari, Bradly G. Wouters, Giuseppe Masucci, Emilia Andersson, Eva Závadová, Michal Vočka, Jiří Špaček, Luboš Petruželka, B Konopásek, Pavel Dundr, Helena Skálová, Kristýna Němejcová, Gerardo Botti, Fabiana Tatangelo, Paolo Delrio, Gennaro Ciliberto, Michele Maio, Luigi Laghi, Fabio Grizzi, Tessa Fredriksen, Bénédicte Buttard, Mihaela Angelova, Angela Vasaturo, Pauline Maby, S. Church, Helen K. Angell, Lucie Lafontaine, Daniela Bruni, Carine El Sissy, Nacilla Haicheur, Amos Kirilovsky, Anne Berger, Christine Lagorce, Jeffrey P. Meyers, Christopher Paustian, Zipei Feng, Carmen Ballesteros‐Merino, Jeroen R. Dijkstra, Carlijn van de Water, Shannon van Vliet, Nikki Knijn, Ana-Maria Mușină, Dragoş Viorel Scripcariu, Boryana Konstantinova Popivanova, Mingli Xu, Tomonobu Fujita, Shoichi Hazama, Nobuaki Suzuki, Hiroaki Nagano, Kiyotaka Okuno, Toshihiko Torigoe, Noriyuki Sato, Tomohisa Furuhata, Ichiro Takemasa, Kyogo Itoh, Prabhudas S. Patel, Hemangini H. Vora, Birva Shah, Jayendrakumar B. Patel, Kruti N. Rajvik, Shashank Pandya, Shilin N. Shukla, Yili Wang, Guanjun Zhang, Yutaka Kawakami, Francesco M. Marincola, Paolo A. Ascierto, Daniel J. Sargent, Bernard A. Fox, Jérôme Galon

Notice bibliographique

RevueThe Lancet · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Institutes of HealthAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMedicineColorectal cancerOncologyInternal medicineCancerNomogramConfoundingProportional hazards modelStage (stratigraphy)ImmunotherapyClinical endpointPrognostic variableClinical trial

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations2 058
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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