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Enregistrement W2908980643 · doi:10.3748/wjg.v25.i1.59

Role of surveillance imaging and endoscopy in colorectal cancer follow-up: Quality over quantity?

2019· review· en· W2908980643 sur OpenAlexaff
Shiru Liu, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerMEDLINERandomized controlled trialStage (stratigraphy)Quality of life (healthcare)Intensive care medicineMeta-analysisCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is a prevalent disease and represents a major cause of morbidity and mortality in the developed world. Intensive post-treatment surveillance is routinely recommended by major expert groups for early stage (II and III) CRC survivors because previous meta-analyses showed a modest, but significant survival benefit. This practice has been recently challenged based on data emerging from several large phase III randomized trials that demonstrated a lack of survival benefit from intensive surveillance strategies. In addition, findings from cost-effectiveness analyses of such an approach are inconsistent. Data on real-world practice, specifically adherence to these follow-up guidelines, are also limited. The debate is especially controversial in resected stage IV patients where there are currently no clear guidelines for follow-up. In an era of personalized medicine, there may be a shift towards a more risk-adapted approach to better define the optimal follow-up strategy. In this article, we review the evidence and highlight the role of surveillance in CRC survivors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,323 · 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
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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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