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Enregistrement W2911635448 · doi:10.1503/cjs.008818

Can we improve the efficiency of care in patients with colorectal cancer from the time of their initial referral for colonoscopy to surgical resection?

2019· article· en· W2911635448 sur OpenAlexaffvenue
Nicole Kloos, Daniela Keren, Sean Gregg, Anthony R. MacLean, Elijah Dixon, Rachid Mohamed, Ryan Rochon, Chad G. Ball

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColonoscopyReferralColorectal cancerGeneral surgeryResectionColorectal adenocarcinomaEndoscopyAdenocarcinomaSurgeryCancerInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: Delays in the diagnosis and treatment of colon adenocarcinoma are distressing to patients and clinicians alike. Of 224 patients with resected colon cancer identified via a province-wide administrative database, 170 (76%) received their colonoscopy from a gastroenterologist (GI). Patients waited significantly longer between their colonoscopy and surgical resection when the colonoscopy was performed by a GI within an urban city (43 v. 27 d; p = 0.02). The total time from family practice referral to colonoscopy to surgical resection was shorter when a surgeon performed colonoscopy within an urban setting (105 v. 114 d; p = 0.03). In community settings, there were no significant differences in any interval, regardless of which service performed the colonoscopy.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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