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Enregistrement W2974545606 · doi:10.1016/j.jtho.2019.08.2506

EURACAN/IASLC Proposals for Updating the Histologic Classification of Pleural Mesothelioma: Towards a More Multidisciplinary Approach

2019· article· en· W2974545606 sur OpenAlexafffund
Andrew G. Nicholson, Jennifer L. Sauter, Anna K. Nowak, Hedy L. Kindler, Ritu R. Gill, Martine Rémy‐Jardin, Samuel G. Armato, Lynnette Fernandez‐Cuesta, Raphael Bueno, Nicolas Alcala, Matthieu Foll, Harvey I. Pass, Richard Attanoos, Mary Beth Beasley, Luka Brčić, Kelly J. Butnor, Lucian R. Chirieac, Andrew Churg, Pierre Courtiol, Sanja Đačić, Marc de Perrot, Thomas Frauenfelder, A R Gibbs, Fred R. Hirsch, Kenzo Hiroshima, Aliya N. Husain, Sonja Klebe, Sylvie Lantuéjoul, André L. Moreira, Isabelle Opitz, M. Pérol, Anja C. Roden, Victor L. Roggli, Arnaud Scherpereel, Franck Tirode, Henry D. Tazelaar, William D. Travis, Ming‐Sound Tsao, Paul Van Schil, J Vignaud, Birgit Weynand, Loı̈c Lang-Lazdunski, Ian A. Cree, Valerie W. Rusch, Nicolas Girard, Françoise Galateau-Sallé

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesPharmaceuticals BayerSandozMerck Sharp and DohmeGenentechDirection Générale de l’offre de SoinsNational Institutes of HealthSiemensAstraZenecaInstitut National Du CancerInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleLabEx DEvweCANSingapore Police ForceDouglas PharmaceuticalsMerckCentre International de Recherche sur le CancerBoehringer IngelheimUniversity of ChicagoWorld Health OrganizationAgence Nationale de la RechercheCNIBRocheNovartisEuropean Network for Rare Adult Solid CancersAbbVieBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyNational Cancer InstituteBayerPfizer
Mots-clésMedicineMesotheliomaMultidisciplinary approachMedical physicsRadiologyOncologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0110,006
Intégrité de la recherche0,0190,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,370 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations156
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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