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Enregistrement W2893727012 · doi:10.1200/jgo.18.59600

Closing the Gap on the Availability of Cancer Staging Information for Healthcare Providers in the Global Cancer Community: Development of a Multilingual Cancer Staging Video Series

2018· article· en· W2893727012 sur OpenAlexaffabout
Fábio Ynoe de Moraes, Meredith Giuliani, Naa Kwarley Quartey, Josephine Lopes Cardozo, N. Icliates, Zuzanna Tittenbrun, Janet Papadakos, James D. Brierley

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerMedicineContext (archaeology)Cancer stagingHealth careComputer scienceMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and context: Tumor, Node, Metastases (TNM) classification system provide valuable measures to researchers in facilitating the understanding of disparities in outcomes and allowing for the comparison of these outcomes over time. There is a lack of multimodal formats for disseminating comprehensive information and education about cancer stage to the global cancer community. To address this gap, the Departments of Radiation Oncology and Cancer Education at the Princess Margaret Cancer Centre (PM) (Toronto, Canada) in collaboration with The Union for International Cancer Control (UICC) envisioned the development of a cancer staging video series. Aim: To provide current and accurate information on cancer staging to healthcare professionals and stakeholders for global cancer control. Strategy/Tactics: The Cancer Education program worked with experts in the field of cancer staging to develop 8 videos (average length 4 min) to provide information to the global cancer community about existing information on key issues with cancer staging and how to properly stage patients using the TNM classification. Videos include references to current research and examples of staging across various cancers to illustrate and reinforce the importance of cancer staging. Script development involved defining key messages, refining learning objectives and breaking up information to ensure the content is digestible and easy to understand. Prior to video production, draft scripts were reviewed by international collaborators for completeness of information and accuracy of content. Videos contain appropriate text on screen to reinforce key messages and include a narrated voiceover to orient the learner. To expand the global reach, trained faculties translated the English videos and scripts, into the 5 official United Nations languages: Arabic, Chinese, French, Russian and Spanish. Program/Policy process: Videos in the cancer staging series include: The Importance of Cancer Staging; What is Cancer Stage; General Rules for Cancer Staging; Cancer Staging Examples; Staging Terminology; Importance of a Common Stage Language; Why Stage Language Changes; Essential TNM. Videos will be made available on UICC and PM Web sites (free of charge and globally advertised). Outcomes: The video series will increase education and awareness on the importance of a unified approach to cancer staging among the larger community and have the aim to empower the community on how to access cancer and define prognosis, treatment and or trial eligibility. What was learned: The development and promotion of the cancer staging video series was a meaningful, collaborative and challenging activity. It was learned that educational videos need to be well-designed and simple to provide axiomatic information on cancer stating to the global cancer control community.

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)0,003
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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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