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Enregistrement W2899121209 · doi:10.3747/co.25.4153

Neoadjuvant Therapy for Breast Cancer: Updates and Proceedings From the Seventh Annual Meeting of the Canadian Consortium for Locally Advanced Breast Cancer

2018· article· en· W2899121209 sur OpenAlexafffundvenueabout
Angel Arnaout, J. Lee, Karen A. Gelmon, Brigitte Poirier, Fang‐I Lu, Mohamed Akra, Jean-François Boileau, K. Tonkin, H. Li, C. Illman, C. Simmons, Debjani Grenier

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensJewish General HospitalHealth Sciences CentreCancerCare ManitobaSunnybrook Health Science CentreJuravinski Cancer CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesOntario Institute for Cancer ResearchGenomic HealthAstraZenecaPfizerAmgen
Mots-clésBreast cancerMedicineSystemic therapyModalitiesMultidisciplinary approachRadiation therapyMedical physicsCancerOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therapy for breast cancer involves a complex interplay of three main treatment modalities: surgery, systemic therapy, and radiation therapy. The Canadian Consortium for Locally Advanced Breast Cancer (LABC) was established with the goal to convene a strong multidisciplinary team of breast oncology clinicians and scientists who are dedicated to the advancement of LABC research and treatment, with a vision to drive progress through increased collaboration across disciplines and throughout Canada. The most recent meeting in May 2017 highlighted the latest evidence and literature about the optimal use of neoadjuvant systemic therapy in breast cancer. There is a need for increased clinical and scientific collaboration and the development of guidelines for the use of emerging treatment strategies. The interactive meeting sessions fostered unique opportunities for academic debate and nurtured collaboration between the attendees.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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