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Enregistrement W2891793107 · doi:10.1136/bmj.k3581

Prostate cancer screening with prostate-specific antigen (PSA) test: a clinical practice guideline

2018· review· en· W2891793107 sur OpenAlexaff
Kari A.O. Tikkinen, Philipp Dahm, Lyubov Lytvyn, Anja Fog Heen, Robin W.M. Vernooij, Reed Siemieniuk, Russell Wheeler, Bill Vaughan, Awah Cletus Fobuzi, Marco H. Blanker, Noelle Perron Junod, Johanna Sommer, Jérôme Stirnemann, Manabu Yoshimura, Reto Auer, Helen Macdonald, Gordon Guyatt, Per Olav Vandvik, Thomas Agoritsas

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerProstate-specific antigenGuidelineProstate cancer screeningRandomized controlled trialCancerProstateOncologyGynecologyClinical trialInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

### What you need to know What is the role of prostate-specific antigen (PSA) screening in prostate cancer? An expert panel produced these recommendations based on a linked systematic review.1 The review was triggered by a large scale, cluster randomised trial on PSA screening in men without a previous diagnosis of prostate cancer published in 2018 (box 1).2 It found no difference between one-time PSA screening and standard practice in prostate cancer mortality but found an increase in the detection of low risk prostate cancer after a median follow-up of 10 years. Box 1 ### Results of the CAP Randomized Clinical Trial2 This cluster-randomised trial of 419 582 British men was published in March 2018. After a median follow-up of 10 years, there was no significant difference in prostate cancer-specific mortality in men receiving care by general practices randomised to a single PSA screening intervention compared with men receiving care … RETURN TO TEXT

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeSans objet
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

Citations185
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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