PROSPeCT: A Predictive Research Online System for Prostate Cancer Tasks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: PROSPeCT), was developed to enable users to query the Alberta Prostate Cancer Registry database hosted by the Alberta Prostate Cancer Research Initiative. To deliver high-quality patient treatment, prostate cancer clinicians and researchers require a user-friendly system that offers an easy and efficient way to obtain relevant and accurate information about patients from a robust and expanding database. METHODS: PROSPeCT was designed and implemented to make it easy for users to query the prostate cancer patient database by creating, saving, and reusing simple and complex definitions. We describe its intuitive nature by exemplifying the creation and use of a complex definition to identify a "high-risk" patient cohort. RESULTS: PROSPeCT was made to minimize user error and to maximize efficiency without requiring the user to have programming skills. Thus, it provides tools that allow both novice and expert users to easily identify patient cohorts, manage individual patient care, perform Kaplan Meier estimates, plot aggregate PSA views, compute PSA-doubling time, and visualize results. CONCLUSION: This report provides an overview of PROSPeCT, a system that helps clinicians to identify appropriate patient treatments and researchers to develop prostate cancer hypotheses, with the overarching goal of improving the quality of life of patients with prostate cancer. We have made available the code for the PROSPeCT implementation at https://github.com/max-uhlich/e-PROSPeCT .
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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